JPS62107386A - 画像マツチング方法 - Google Patents
画像マツチング方法Info
- Publication number
- JPS62107386A JPS62107386A JP60247506A JP24750685A JPS62107386A JP S62107386 A JPS62107386 A JP S62107386A JP 60247506 A JP60247506 A JP 60247506A JP 24750685 A JP24750685 A JP 24750685A JP S62107386 A JPS62107386 A JP S62107386A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- matching
- blocks
- block
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 30
- 101000575029 Bacillus subtilis (strain 168) 50S ribosomal protein L11 Proteins 0.000 abstract description 2
- 102100035793 CD83 antigen Human genes 0.000 abstract description 2
- 101000946856 Homo sapiens CD83 antigen Proteins 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明はたとえば走査形電子顕微鏡において得られた集
積回路チップ表面の・やターン画像データと基準のパタ
ーン画像データとのマツチング処理をコンピュータによ
り行なう画像マツチング方法に関する。
積回路チップ表面の・やターン画像データと基準のパタ
ーン画像データとのマツチング処理をコンピュータによ
り行なう画像マツチング方法に関する。
従来、それぞれ記憶装置に格納された２つの画像データ
のマツチング処理をコンピュータにより行なう方法とし
て、２つの画素データの全画素に対して画素間のマツチ
ング処理を行なってお）、データ量が多い場合には高速
のミニコンピユータを使用しても多くの時間を要してい
た。即ち、画素間のマツチングは、信頼性が高い反面、
フローティング演算の量が膨大となシ、フローティング
・ポイント・ゾロセ、すを搭載したコンピュータでも処
理時間が長くなる。
のマツチング処理をコンピュータにより行なう方法とし
て、２つの画素データの全画素に対して画素間のマツチ
ング処理を行なってお）、データ量が多い場合には高速
のミニコンピユータを使用しても多くの時間を要してい
た。即ち、画素間のマツチングは、信頼性が高い反面、
フローティング演算の量が膨大となシ、フローティング
・ポイント・ゾロセ、すを搭載したコンピュータでも処
理時間が長くなる。
本発明は上記の事情に鑑みてなされたもので、２つの画
像データのマツチング処理を高速にかつ精度を低下させ
ることなくコンピュータにより行ない得る画像マツチン
グ方法を提供するものである。
像データのマツチング処理を高速にかつ精度を低下させ
ることなくコンピュータにより行ない得る画像マツチン
グ方法を提供するものである。
即ち、本発明の画像マツチング方法は、２個の画像デー
タをそれぞれ同様に複数のブロックに分割し、両画像デ
ータのブロック間で自己相関係数が最大となるマツチン
グ処理を行ない、次に上記処理でマツチングのとれた両
画像データの特定の各ブロック内の画素間で自己相関係
数が最大となるマツチング処理を行なうことを特徴とす
るものである。
タをそれぞれ同様に複数のブロックに分割し、両画像デ
ータのブロック間で自己相関係数が最大となるマツチン
グ処理を行ない、次に上記処理でマツチングのとれた両
画像データの特定の各ブロック内の画素間で自己相関係
数が最大となるマツチング処理を行なうことを特徴とす
るものである。
このような方法によυ、精度を低下させることなく高速
に処理できることが確認された。
に処理できることが確認された。
以下、図面を参照して本発明の一実施例を詳細に説明す
る。
る。
第１図は本発明方法が適用される走査型電子顕微鏡（Ｓ
ＥＭ）のシステム構成の概要を示しておシ、１はＳＥＭ
本体、２はミニコンピユータ、３はプロセッサ、４Ａは
基準となる画像データＡを格納する記憶装置、４Ｂは比
較対象となる画像データＢを格納する記憶装置である。
ＥＭ）のシステム構成の概要を示しておシ、１はＳＥＭ
本体、２はミニコンピユータ、３はプロセッサ、４Ａは
基準となる画像データＡを格納する記憶装置、４Ｂは比
較対象となる画像データＢを格納する記憶装置である。
上記画像データＡ、Ｂはそれぞれたとえば第２図（ａ）
。
。
（ｂ）に示すような／４ターン画像ＡＩ 、 Ｂ／に対
応するデータであシ、同じデータ形式およびデータ量を
有するものとする。
応するデータであシ、同じデータ形式およびデータ量を
有するものとする。
第３図は、本発明方法の画像マツチング処理をコンピュ
ータにより行なうためのプログラムによる処理手順を概
略的に７０−チャートで示したものである。
ータにより行なうためのプログラムによる処理手順を概
略的に７０−チャートで示したものである。
先ず、第１段階では、前記画像データＡ、Ｈについてそ
れぞれ対応するパターン画像Ａ′、Ｂ′（たとえば５１
２Ｘ５１２画素からなる。）をそれぞれ第４図に示すよ
うに縦、横方向に複数個に区分して得られる各ブロック
ＢＬ１１ ｙ ＢＬ１！ ｒ・” ｐ ＢＬｎｎ （そ
れぞれ縦方向がｍ画素、横方向がｍ画素である場合、ｍ
Ｘｍ画素であるが５１２画素以下である。）に相当する
プロ、クデータに分割し、上記各ブロックをそれぞれ１
画素と見倣して２つの画像データＡ、Ｂの全ブロックに
対してブロック間の自己相関係数が最大となる重な少状
態を求め、これをブロック間のマツチングの最適状態で
おると見倣す。この場合、各ブロックのＸ方向、Ｘ方向
における画像濃淡値データをそれぞれ”ｉ ｔ ７１と
すると、たとえば第６図中に実線で示すように２つの画
像データＡ、Ｂをブロック単位で重ね合わせた状態にお
いて、重なシ合ったブロックの濃淡値、即ち、ｘｌおよ
びｙｔ系列の平均値をｍ工ｅ ｆｆ１ｙ、その標準偏差
をσ工、σアで表わすと、標準測度は各々の系列につい
て （第６図の場合にはｌ≦９） から求められる。そこで、今、重なシ合っているブロッ
クの数をｎ個とすると、自己相関係数ｒは次式から得ら
れる。
れぞれ対応するパターン画像Ａ′、Ｂ′（たとえば５１
２Ｘ５１２画素からなる。）をそれぞれ第４図に示すよ
うに縦、横方向に複数個に区分して得られる各ブロック
ＢＬ１１ ｙ ＢＬ１！ ｒ・” ｐ ＢＬｎｎ （そ
れぞれ縦方向がｍ画素、横方向がｍ画素である場合、ｍ
Ｘｍ画素であるが５１２画素以下である。）に相当する
プロ、クデータに分割し、上記各ブロックをそれぞれ１
画素と見倣して２つの画像データＡ、Ｂの全ブロックに
対してブロック間の自己相関係数が最大となる重な少状
態を求め、これをブロック間のマツチングの最適状態で
おると見倣す。この場合、各ブロックのＸ方向、Ｘ方向
における画像濃淡値データをそれぞれ”ｉ ｔ ７１と
すると、たとえば第６図中に実線で示すように２つの画
像データＡ、Ｂをブロック単位で重ね合わせた状態にお
いて、重なシ合ったブロックの濃淡値、即ち、ｘｌおよ
びｙｔ系列の平均値をｍ工ｅ ｆｆ１ｙ、その標準偏差
をσ工、σアで表わすと、標準測度は各々の系列につい
て （第６図の場合にはｌ≦９） から求められる。そこで、今、重なシ合っているブロッ
クの数をｎ個とすると、自己相関係数ｒは次式から得ら
れる。
（第６図の場合はｎ＝９）
このような処理を、たとえば第５図に矢印で示すように
画像データＡに対する画像データＢの対応領域を変えて
画像データＡ、Ｂのブロック単位での重なシ状態を順次
変える毎に重なり合った部分について行ない、それぞれ
得られた自己相関係数ｒのデータを重なシ状態を表わす
データに対応づけて一時的な記憶領域に格納しておき、
全ての重なシ状態についての自己相関係数ｒを求めたの
ちにそれが最大となる重なシ状態を求め、そのときの重
なシ合った１組のブロックを特定する。
画像データＡに対する画像データＢの対応領域を変えて
画像データＡ、Ｂのブロック単位での重なシ状態を順次
変える毎に重なり合った部分について行ない、それぞれ
得られた自己相関係数ｒのデータを重なシ状態を表わす
データに対応づけて一時的な記憶領域に格納しておき、
全ての重なシ状態についての自己相関係数ｒを求めたの
ちにそれが最大となる重なシ状態を求め、そのときの重
なシ合った１組のブロックを特定する。
なお、上記ブロック間のマツチング処理に際して、たと
えば各ブロックの特定画素（たとえば中心位置の画素。
えば各ブロックの特定画素（たとえば中心位置の画素。
）のデータにより当該ブロックのデータを代表させ、こ
のデータを用いてブロック間マツチング処理を行々うよ
うにしてもよい。
のデータを用いてブロック間マツチング処理を行々うよ
うにしてもよい。
次に、第２段階では、前記第１段階で特定された１組の
ブロック〔ブロック間の自己相関係数ｒが最大となるよ
うに重なシ合った画像データＡ、Ｂ内の各１個のブロッ
ク〕に対して各々のブロック内の画素間の自己相関係数
が最大となる重なシ状態を求め、これを画素間のマツチ
ングの最適状態、換言すれば画家データＡ、Ｂのマツチ
ングの最適状態であると見倣す。この場合、たとえば第
７図に矢印で示すように画像データＡ内の特定の１個の
ブロックＢＬ□に対する画像データＢ内の特定の１個の
ブロックＢＬ。
ブロック〔ブロック間の自己相関係数ｒが最大となるよ
うに重なシ合った画像データＡ、Ｂ内の各１個のブロッ
ク〕に対して各々のブロック内の画素間の自己相関係数
が最大となる重なシ状態を求め、これを画素間のマツチ
ングの最適状態、換言すれば画家データＡ、Ｂのマツチ
ングの最適状態であると見倣す。この場合、たとえば第
７図に矢印で示すように画像データＡ内の特定の１個の
ブロックＢＬ□に対する画像データＢ内の特定の１個の
ブロックＢＬ。
の対応領域を変えて上記１組のブロック間の画素単位（
画素データＰ）での重なり状態を順次。
画素データＰ）での重なり状態を順次。
変える。そして、それぞれの重々シ状態において、重な
シ合った画素の濃淡値、即ち、ｕｉおよびマｌ系列の平
均値”ｕ ｔ ｍＹとその標準偏差σＵ。
シ合った画素の濃淡値、即ち、ｕｉおよびマｌ系列の平
均値”ｕ ｔ ｍＹとその標準偏差σＵ。
σ７を求め、各系列の標準測度Ｕｉ ；ｖｔをから求め
る。したがって、画素間の自己相関係数ｒ′は、重なシ
合っている画素の数をに個とすると、次式から得られる
。
る。したがって、画素間の自己相関係数ｒ′は、重なシ
合っている画素の数をに個とすると、次式から得られる
。
このようにして求めた自己相関係数ｒ′のそれぞれを重
なシ状態を表わすデータに対応づけて一時的な記憶領域
に格納しておき、全ての重なシ状態についての自己相関
係数ｒ′を求めたのちにそれが最大となる重なシ状態を
求め、これを画像データＡ、Ｂの最適マツチング状態と
見倣す。
なシ状態を表わすデータに対応づけて一時的な記憶領域
に格納しておき、全ての重なシ状態についての自己相関
係数ｒ′を求めたのちにそれが最大となる重なシ状態を
求め、これを画像データＡ、Ｂの最適マツチング状態と
見倣す。
上記実施例において、対比すべき画像データＡ、１１の
パターン画像Ａ／、Ｂ／の位置ずれが比較的小さいこと
が予め判明している場合には、ブロック間マツチング処
理に際して重なシ合わせるべきブロック領域あるいはブ
ロック数を最適マツチング状態に々る可能性が高い範囲
に制限して重なシ状態を変えるようにすれば、一層高速
の処理が可能になる。たとえば、画像データＡ、Ｂの重
なシ状態として、最初は第６図中に次第に重なル領域を
増やして全画像領域を重ならせ、こののち次第に重な多
領域を減らして置載（最初のときの重な多領域とは異な
る。）を対応させるようにしてもよい。同様のことは、
画素間マツチング処理に際しての重なシ状態を変える場
合にも適用できる。
パターン画像Ａ／、Ｂ／の位置ずれが比較的小さいこと
が予め判明している場合には、ブロック間マツチング処
理に際して重なシ合わせるべきブロック領域あるいはブ
ロック数を最適マツチング状態に々る可能性が高い範囲
に制限して重なシ状態を変えるようにすれば、一層高速
の処理が可能になる。たとえば、画像データＡ、Ｂの重
なシ状態として、最初は第６図中に次第に重なル領域を
増やして全画像領域を重ならせ、こののち次第に重な多
領域を減らして置載（最初のときの重な多領域とは異な
る。）を対応させるようにしてもよい。同様のことは、
画素間マツチング処理に際しての重なシ状態を変える場
合にも適用できる。
上記実施例の画像マツチング方法によれば、たとえば８
．９μｆｎＤの画像データを５１２Ｘ５１２画素で取シ
込み、これを１６Ｘ１６ブロツク（即ち、１ブロックは
３２Ｘ３２画素になる。）に分割して画像マツチングを
行なった結果、Ｘ。
．９μｆｎＤの画像データを５１２Ｘ５１２画素で取シ
込み、これを１６Ｘ１６ブロツク（即ち、１ブロックは
３２Ｘ３２画素になる。）に分割して画像マツチングを
行なった結果、Ｘ。
ｙ方向の両方向において０．１５μｍ以下の精度でマツ
チングが可能であることが分った。さらに、処理時間も
２〜３分で済み、従来の方法に比べて極めて高速に処理
できることが分った。
チングが可能であることが分った。さらに、処理時間も
２〜３分で済み、従来の方法に比べて極めて高速に処理
できることが分った。
なお、上記実施例においては、等方形状のブロックに分
割した場合について説明したが、これに限らず長方形状
に分割した場合にも同様に実施可能である。
割した場合について説明したが、これに限らず長方形状
に分割した場合にも同様に実施可能である。
上述したように本発明の画像マツチング方法によれば、
２つの画像データのマツチング処理を高速にかつ精度を
低下させることなくコンピュータにより行なうことがで
きるので、走査型電子顕微鏡システム等に用いて好適で
ある。
２つの画像データのマツチング処理を高速にかつ精度を
低下させることなくコンピュータにより行なうことがで
きるので、走査型電子顕微鏡システム等に用いて好適で
ある。
第１図は本発明方法の一適用例を示す走査型電子顕微鏡
システムを概略的に示す構成説明図、第２図（ａ） ｐ
’（ｂ）は第１図中の記憶装置に格納されている２個
の画像データに各対応するノリーン画像の例を示す図、
第３図は本発明の画像マツチング方法の一実施例に係る
コンピュータプログラムによる処理手順の概要を示すフ
ローチャート、第４図は第２図（ａ） ｔ （ｂ）に示
したパターン画像の画像データに対するブロック分割の
一例を示す図、第５図は第３図のフローチャート中のブ
ロック間マツチング処理に際して２個の画像データのブ
ロック単位での重ね合わせ方法の一例を示す図、第６図
は第５図に示した重ね合わせ方法による重なシ状態の一
例を示す図、第７図は第３図のフローチャート中の画素
間マツチング処理に際して２個のブロックの画素単位で
の重ね合わせ方法の一例を示す図である。 １・・・ＳＥＭ本体、２・・・ミニコンピユータ、３・
・・プロセッサ、４Ａ、４Ｂ・・・記憶装置、Ａ、Ｂ・
・・画像データ、Ａ’、Ｂ’・・・ノ臂ターン画像、Ｂ
Ｌ１１＊ｎＬ、、 ｔ ”’ ｓ ＢＬｆｌ！１ ｔ
ＢＬＡ ｔ ＢＬｌ ”ヴ１ツク、Ｐ・・・画素データ
。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦（ａ）
（ｂ）第２図 第３図 第６図
システムを概略的に示す構成説明図、第２図（ａ） ｐ
’（ｂ）は第１図中の記憶装置に格納されている２個
の画像データに各対応するノリーン画像の例を示す図、
第３図は本発明の画像マツチング方法の一実施例に係る
コンピュータプログラムによる処理手順の概要を示すフ
ローチャート、第４図は第２図（ａ） ｔ （ｂ）に示
したパターン画像の画像データに対するブロック分割の
一例を示す図、第５図は第３図のフローチャート中のブ
ロック間マツチング処理に際して２個の画像データのブ
ロック単位での重ね合わせ方法の一例を示す図、第６図
は第５図に示した重ね合わせ方法による重なシ状態の一
例を示す図、第７図は第３図のフローチャート中の画素
間マツチング処理に際して２個のブロックの画素単位で
の重ね合わせ方法の一例を示す図である。 １・・・ＳＥＭ本体、２・・・ミニコンピユータ、３・
・・プロセッサ、４Ａ、４Ｂ・・・記憶装置、Ａ、Ｂ・
・・画像データ、Ａ’、Ｂ’・・・ノ臂ターン画像、Ｂ
Ｌ１１＊ｎＬ、、 ｔ ”’ ｓ ＢＬｆｌ！１ ｔ
ＢＬＡ ｔ ＢＬｌ ”ヴ１ツク、Ｐ・・・画素データ
。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦（ａ）
（ｂ）第２図 第３図 第６図
Claims (1)
- それぞれ記憶装置に格納されている２個の画像データの
マッチング処理をコンピュータにより行なう画像マッチ
ング方法において、上記２個の画像データをそれぞれ同
様に複数のブロックに分割し、両画像データのブロック
間で自己相関係数が最大となるマッチング処理を行ない
、次に上記処理でマッチングのとれた両画像データの特
定の各ブロック内の画素間で自己相関係数が最大となる
マッチング処理を行なうことを特徴とする画像マッチン
グ方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60247506A JPH0695340B2 (ja) | 1985-11-05 | 1985-11-05 | 画像マッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60247506A JPH0695340B2 (ja) | 1985-11-05 | 1985-11-05 | 画像マッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62107386A true JPS62107386A (ja) | 1987-05-18 |
| JPH0695340B2 JPH0695340B2 (ja) | 1994-11-24 |
Family
ID=17164488
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60247506A Expired - Lifetime JPH0695340B2 (ja) | 1985-11-05 | 1985-11-05 | 画像マッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0695340B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6461881A (en) * | 1987-09-02 | 1989-03-08 | Fujitsu Ltd | System for processing template matching |
| JPH05159063A (ja) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像検索装置 |
| JPH05159064A (ja) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像探索装置 |
| JPH07210689A (ja) * | 1994-01-18 | 1995-08-11 | Asia Electron Inc | 画像位置検出方法 |
| JP2003280295A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-10-02 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置の濃度補正方法 |
| CN113656660A (zh) * | 2021-10-14 | 2021-11-16 | 北京中科闻歌科技股份有限公司 | 跨模态数据的匹配方法、装置、设备及介质 |
| US11367309B2 (en) | 2016-06-03 | 2022-06-21 | Maxell, Ltd. | Imaging apparatus and imaging system |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58161082A (ja) * | 1982-03-19 | 1983-09-24 | Fujitsu Ltd | 印鑑照合方式 |
| JPS60159972A (ja) * | 1984-01-30 | 1985-08-21 | Toshiba Corp | 画像の精密位置合わせ装置 |
-
1985
- 1985-11-05 JP JP60247506A patent/JPH0695340B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58161082A (ja) * | 1982-03-19 | 1983-09-24 | Fujitsu Ltd | 印鑑照合方式 |
| JPS60159972A (ja) * | 1984-01-30 | 1985-08-21 | Toshiba Corp | 画像の精密位置合わせ装置 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6461881A (en) * | 1987-09-02 | 1989-03-08 | Fujitsu Ltd | System for processing template matching |
| JPH05159063A (ja) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像検索装置 |
| JPH05159064A (ja) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像探索装置 |
| JPH07210689A (ja) * | 1994-01-18 | 1995-08-11 | Asia Electron Inc | 画像位置検出方法 |
| JP2003280295A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-10-02 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置の濃度補正方法 |
| US11367309B2 (en) | 2016-06-03 | 2022-06-21 | Maxell, Ltd. | Imaging apparatus and imaging system |
| US11842564B2 (en) | 2016-06-03 | 2023-12-12 | Maxell, Ltd. | Imaging apparatus and imaging system |
| CN113656660A (zh) * | 2021-10-14 | 2021-11-16 | 北京中科闻歌科技股份有限公司 | 跨模态数据的匹配方法、装置、设备及介质 |
| CN113656660B (zh) * | 2021-10-14 | 2022-06-28 | 北京中科闻歌科技股份有限公司 | 跨模态数据的匹配方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0695340B2 (ja) | 1994-11-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6801653B1 (en) | Information processing apparatus and method as well as medium | |
| US6658148B1 (en) | Image processing method and apparatus | |
| JP2007529070A (ja) | 奥行きマップの生成方法及び装置 | |
| CN109801325A (zh) | 一种双目立体视觉系统获取视差图的方法及装置 | |
| CN111914938B (zh) | 一种基于全卷积二分支网络的图像属性分类识别方法 | |
| JPS62107386A (ja) | 画像マツチング方法 | |
| JP3146232B2 (ja) | パターン・マッチング法 | |
| CN112785651A (zh) | 用于确定相对位姿参数的方法和装置 | |
| US6674917B1 (en) | Method of synthesizing an image for any light source position and apparatus therefor | |
| CN112529943B (zh) | 一种物体检测方法、物体检测装置及智能设备 | |
| JP3074292B2 (ja) | テンプレートマッチング処理方法 | |
| JPH03116271A (ja) | ２次元画像の高速フーリエ変換解析方法 | |
| CN112949656B (zh) | 水下地形匹配定位方法、设备及计算机存储介质 | |
| JP3127089B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP2004032374A (ja) | シャープネス処理方法および装置並びにプログラム | |
| JPH0219510B2 (ja) | ||
| Eng et al. | Performance Analysis of Solving Poisson Image Blending Problem by Four-Point EGAOR Iterative Method | |
| JPH0120469B2 (ja) | ||
| JPH02118782A (ja) | 画像処理方法 | |
| JP2846298B2 (ja) | モーメントを使ったアフィン変換係数の決定方法 | |
| JP2998689B2 (ja) | 画像データのマッピング方法 | |
| Yu et al. | Real-time robust video stabilization based on empirical mode decomposition and multiple evaluation criteria | |
| Nawała et al. | Real-Time Image Content Assessment for Underwater Robot Manoeuvring Based on Structural Tensor Analysis | |
| CN117496064A (zh) | 一种基于混合结构的多视图三维重建方法 | |
| JP2616670B2 (ja) | フィルタリング装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |