【HALCON】proj_match_points_ransac_guided 関数について - ガイド付きRANSACによる対応点検出と誤差除去

HALCONのproj_match_points_ransac_guided関数は、ガイド情報を活用して、画像間で共通の特徴点（対応点）を高精度に検出し、RANSACアルゴリズムを使用して誤った対応点やノイズを排除する機能を提供します。通常のRANSACアルゴリズムを使用する関数に比べ、ガイド情報を使うことで、より精度の高い画像解析や変換行列の計算が可能です。

proj_match_points_ransac_guided 関数の概要

proj_match_points_ransac_guidedは、画像間で対応点を検出し、ノイズや外れ値をRANSACアルゴリズムで除去する際に、ガイド情報を追加で使用します。このガイド情報は、事前に分かっている特徴点や領域に基づく情報であり、マッチングの精度を向上させるために利用されます。これにより、通常の対応点検出よりも精度が高く、誤ったマッチングを減少させることができます。

使用方法

proj_match_points_ransac_guided関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

proj_match_points_ransac_guided(Points1, Points2, HomMat2D, Quality, GuideData)

• Points1
  1つ目の画像の特徴点の座標。
• Points2
  2つ目の画像の特徴点の座標。
• HomMat2D
  RANSACアルゴリズムを使用して計算された、対応点間の変換行列。
• Quality
  対応点の検出精度を示す評価値。
• GuideData
  対応点検出を助けるためのガイド情報（既知の領域や特徴点の位置など）。

ガイド情報を使用することで、特定の領域や特徴を優先的に検出し、対応点検出の精度を高めることができます。特に、難易度の高い画像処理や位置合わせのタスクにおいて、このガイド情報は大きな効果を発揮します。

具体例

以下は、proj_match_points_ransac_guidedを使用してガイド付きで対応点を検出し、変換行列を計算するコード例です。

* 画像の読み込み
read_image(Image1, 'image1.png')
read_image(Image2, 'image2.png')

* 特徴点の検出
detect_points(Image1, Points1)
detect_points(Image2, Points2)

* ガイドデータの定義（既知の特徴点や領域を指定）
GuideData := define_guide_information(RegionOfInterest)

* ガイド付きRANSACによる対応点の一致と変換行列の算出
proj_match_points_ransac_guided(Points1, Points2, HomMat2D, Quality, GuideData)

* 変換行列を使って画像を補正
affine_trans_image(Image2, Image2Transformed, HomMat2D)

この例では、define_guide_information関数を使用して事前に定義された領域情報（GuideData）を用い、proj_match_points_ransac_guidedで対応点のマッチングを行い、最終的に画像を補正しています。

応用例

proj_match_points_ransac_guidedは、以下のシナリオで特に有効です。

• 産業用検査: ガイド情報を使用して特定の領域を重点的に対応点を検出し、誤差の少ない高精度な位置合わせを実現します。
• 3Dモデル生成: 既知の特徴点や領域を活用することで、異なる視点から撮影された画像の正確な対応点検出をサポートします。
• ロボットビジョン: ロボットが特定の領域や物体を認識する際、ガイド付きマッチングを利用して正確なトラッキングを行います。

このように、事前に分かっている情報を利用することで、精度が求められる場面での画像解析を強力にサポートします。

まとめ

HALCONのproj_match_points_ransac_guided関数は、ガイド情報を使用して、対応点検出の精度を向上させるために非常に有効です。RANSACアルゴリズムとガイド付きのマッチングにより、外れ値やノイズを効果的に除去し、正確な変換行列を計算することができます。このツールは、特に精度が重要な産業用途やコンピュータビジョンにおいて価値があります。