単色ビデオおよびカラービデオの全自動高精度登録問題を解決するために、ビデオ登録に特化した初フレームおよび後続フレームの登録方法を設計し、登録速度を確保しながら登録精度を向上させた。初フレームについては、スケール不変特徴変換（SIFT）に基づき、デュアルカメラの特性に基づいて改良を行い、その後単色ビデオおよびカラービデオの粗い登録を行い、粗い登録行列の取得の安定性と精度を向上させた。その後、粗い登録行列の係数に基づき、スケールピラミッドパターンを使用して単色ビデオおよびカラービデオの登録行列の修正を行った。ビデオ内の後続フレームでは、歩幅ピラミッドを有する平行移動補正法を採用し、初フレームで得られた修正登録行列を再利用し、不確定時間差変動およびカメラの揺れによって生じる平行移動誤差を平行移動補正法によって補正し、最終的に単色ビデオおよびカラービデオの登録効率と登録精度を向上させた。実験結果は、640×480の単色ビデオおよびカラービデオに対して、本論文のアルゴリズムは従来のSIFTアルゴリズムと比べて初フレーム登録の二乗平均平方根誤差を0.79％削減し、初フレームのマーカーポイント誤差を約1ピクセルから判別不可能なレベルに縮小し、連続するビデオフレームの平均登録時間は0.357秒でありながら、マーカーポイント誤差は引き続き判別不可能であり、単色ビデオおよびカラービデオの全自動、高精度、高速、頑健性といった要件を十分に満たしていることを示した。

コンピュータビジョン;ビデオ登録;時空間類似性;高精度補正