[論文レビュー] A Comparative Study between Moravec and Harris Corner Detection of Noisy Images Using Adaptive Wavelet Thresholding Technique

Nilanjan Dey, Pradipti Nandi+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2012

Image and Signal Denoising Methods参考文献 8被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、ノイズのある画像におけるMoravecおよびHarrisのコーナー検出法の比較分析を、事前処理としての適応的ウェーブレットしきい値処理を用いて提案する。ノイズ低減のためのこの手法を適用することで、Harrisコーナー検出法が適応的ウェーブレットしきい値処理と組み合わせた場合、ノイズレベルの変動にかかわらず、コーナーの局所化精度と耐性の両面で、ノイズ環境下でのMoravec法を上回る優れた性能を示すことを実証した。

ABSTRACT

In this paper a comparative study between Moravec and Harris Corner Detection has been done for obtaining features required to track and recognize objects within a noisy image. Corner detection of noisy images is a challenging task in image processing. Natural images often get corrupted by noise during acquisition and transmission. As Corner detection of these noisy images does not provide desired results, hence de-noising is required. Adaptive wavelet thresholding approach is applied for the same.

研究の動機と目的

• ノイズのある画像におけるMoravecおよびHarrisのコーナー検出アルゴリズムの性能を評価すること。
• 画像の取得および伝送過程におけるノイズの影響により、コーナー検出精度が低下するという課題に対処すること。
• 適応的ウェーブレットしきい値処理が、ノイズ環境下でのコーナー検出を向上させる前処理としての有効性を調査すること。
• ウェーブレットベースの技術を用いたノイズ低減後の、両検出器の耐性および精度の比較。
• 変動するノイズレベル下で、適応的ウェーブレットしきい値処理と組み合わせた場合に、Moravec法とHarris法のどちらがより優れた性能を示すかを特定すること。

提案手法

• コーナー検出の前処理として、入力画像のノイズ低減に適応的ウェーブレットしきい値処理を適用する。
• 画像のノイズ抑制のため、離散ウェーブレット変換（DWT）を用いて画像をサブバンドに分解する。
• 各サブバンドの分散に応じて調整された、ユニバーサルしきい値ルールに基づく適応的しきい値戦略を採用する。
• ノイズ低減後の画像に対して、MoravecおよびHarrisの両方のコーナー検出アルゴリズムを実装する。
• Harris検出器ではヘッセ行列と固有値解析を用いてコーナー点を同定する。
• 視覚的検査と、コーナー局所化精度やノイズ耐性といった定量的指標を用いて、コーナー検出結果を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ノイズは自然画像におけるMoravecおよびHarrisのコーナー検出アルゴリズムの性能にどのように影響を与えるか？
• RQ2 適応的ウェーブレットしきい値処理は、ノイズのある画像におけるコーナー検出精度をどの程度向上させるか？
• RQ3 適応的ウェーブレットしきい値処理と組み合わせた場合、コーナー検出法としてMoravec法とHarris法のどちらがより優れた結果をもたらすか？
• RQ4 変動するノイズレベル下で、両者のコーナー局所化精度と耐性はどのように比較されるか？
• RQ5 適応的しきい値処理の適用により、誤検出の数が顕著に減少し、検出の一貫性が向上するか？

主な発見

• 適応的ウェーブレットしきい値処理は、画像内のノイズを効果的に低減し、コーナー検出のための信号対雑音比を向上させる。
• ノイズ低減後、Harrisコーナー検出法はMoravec法に比べてコーナー局所化精度が優れていた。
• Harris検出器と適応的ウェーブレットしきい値処理の組み合わせは、変動するノイズレベルに対してMoravec法よりも高い耐性を示した。
• Moravec検出器は、ノイズ環境下ですべての処理後でも、誤検出が多く、コーナー局所化の一貫性が低かった。
• 視覚的および定量的分析により、適応的ウェーブレット前処理を施したHarris検出器が、優れた検出品質を達成していることが確認された。
• 本研究では、実世界のノイズのある画像において、信頼性のあるコーナー検出を実現するためには、適応的ウェーブレットしきい値処理による前処理が不可欠であると示された。