別紙4‑2 (課程博士(和文))平成
情報・知能工学専攻

氏名

ぢ全条讐?番号'

第 103440 号

30年

指導教員

3月

1 9日

菅谷保之

栗山繁

益崎智成

論文内容の要旨(博士)アウトライアを考慮した楕円検出の高性能化に関tる研究

博士学位論文名''司(要旨 1,200字程度)
シーン中の円形の物体を撮影すると画像中では楕円となり,その投影像からその物体の3 次元位置が解析できる.このため,画像から楕円を抽出することは視覚ロボットを含む広範な応用の基本的な処理のーつであり,楕円弧を抽出する種々の研究がなされている,そして,画像より複,数の楕円を検出するさまざまな方法が研究されてきた本研究では,まず超精度くりこみ法に点の分布を芳慮したランダムサンプリングを用いた楕円当てはめ処理を加えた高精度な楕円限定当てはめ法を提案する.楕円限定当てはめとは,与えられた楕円弧点列に楕円のみを当てはめる方法であり,楕円弧点列にノイズが大きく含まれる場合でも楕円を当てはめるできる方法である.提案手法は,超精度くりこみ法の解の判定を行い,解が楕円でなかった場合にランダムサンプリングによって入力点列から選択した点を用いて楕円を当てはめるととにより,高精度な楕円限定当てはめを実現した.実験により超精度くりこみ法が双曲線を当てはめてしまう場合でも,提案手法は正しい形状の楕円に近い楕円を当てはめられる,ことを確認した

楕円限定当てはめ手法は,入力として与えられる点列は楕円弧上の点にエッジ検出時の誤差が加わったような点列を仮定しており,楕円弧とそれ以外の形状が組み合わさった点列に対しては,正しい楕円を検出することが困難である
,

i轟ミ之︑

この問題に対し,入力に楕円弧以外の点列が含まれる場合に楕円上の点列を効率的に選択する手法を提案する.提案手法では,楕円限定当てはめによって当てはめた楕円と入力点列の交点で点列を分割する.そして,当てはめた楕円と入力点列の当てはめ誤差を求め,分割した点列の中るまで繰り返し,入力点列中の楕円弧点列を選択する.この手法では,入力点列を当てはめた円との交点によって自動的に部分弧に分割するため,経験的なしきい値などを必要としない楕実から誤差グラフの曲率をもとに楕円弧を選択する.前述した処理を選択した点列が変化しなくな

験では既存手法と比較し,提案手法の有効性を示した

しかし,楕円上の全ての点列がー・つに連結した入力点列として得られる状況は少なく,楕円弧点列が短い場合は,楕円の検出精度は低下する.この問題を解決するため,菅谷は同一楕円上の分裂または欠落して得られる楕円弧点列を統合して楕円を当てはめることで,より正しい形状の楕円を当てはめる方法を提案した.しかし,入力楕円弧の数が多いと楕円弧の統合判定の組合せ数が大きくなり非常に処理時間がかかってしまう.本研究では菅谷の手法を改善した効率的かつ高精度な楕円検出法を提案する.提案手法では,統合判定の対象となる楕円弧点列へ, f当て,はめた楕円の弧長に対する楕円弧の占める割合による選別」と「当てはめた楕円に対する楕円弧の位置による選別」を適用し,組み合わせの数を削減した.実験により,提案手法と効率化を行わなかった場合と既存手法と比較し,計算時間と楕円の検出精度について評価を示した.実験より,提案手法の効率化は有効であり,再現率の高い手法であるととを示した

さらに,提案した楕円検出法を応用した移動ロボットの壁と床の境界認識システムを提案し,その動作を確認した

別紙41 (課程博士(英文))Date of submission (month day, year)
DepaHmenlStudentlD Number

DI03440

Science and En宮ineerin宮PP11Carlfs nameSupervisors

TomonariMasuzaki

March 20,2018

asuyukisU宮ayahigeru Kuriyama

Abstract (Doctor)
Title ofThesis

Study on improvement ofeⅡipse detection with oudiers'{Approx.80o words
Detecting circles and e11ipses in ima牙es is the first step of many computer visionapplications including industrial robotic operations and autonomous navi琴ation. To thisPurpose, point sequences constitutin牙 e11iptic arcs are detected by ima曾e processing
Operations, and then an e11ipse equation is fitted to themIn this study, we first propose a hi牙h accuracy e11ipse、specific fittin今 method which is
Combination of hyper・renormalization and an e11ipse fittin套 method using random samplingin consideration of a distribution of points. The proposed method always fits an eⅡipse to a
Point sequence usin曾 random sampling in consideration of a distribution of points if themethod cannot fit an e11ipse by usin宮 hyper、renormalization.1n experiments, whenhyper"renormalization returns a hyperbola, our method fits an e11ipse close to an e11ipse of
the true shape

Usua11y, an e11ipse・specific fitting method fits a C仇'rect shape of an e11ipse if the sequence isextracted from an e11iptic arc, but a non'cm'rect shape of an e11ipse could result when theinput contains sequences which contain the large noise or non、e11iptic arcs
We also propose an efficiency method to select point sequences on an e11ipse when a{︑n input point sequence contains non、e11iptic arcs.、入le also propose a method to selectPoint sequences on an e11ipse when a point sequence contains non"e11iptic arcs. our method first divides an input point sequence at the intersection points of the fitted e11iPse. Next, we compute residuals of the fitted e11ipse for a11 input points and select e11iptic arcs amon容 the segmented arcs. Then we 丘t an e11ipse to the selected arcs andrepeat the above process until the selected arcs does not change. since an input point
Sequence is automaticaⅡy divided into partial arcs by the intersection of the fitted elIipse, our method is not required empiricalthreshold values. we compare the perform
ance of our method with existin晉 methods and show the efficiency of our proposed me
thodHowever, there are a few cases that a11 Points on an e11ipse are extracted as a connected
Point sequence, and when the e11iptic arc is short, the detection accuracy of an eⅡipse
deteriorates. For this problem, sugaya proposed a method which detect correct e11ipses byintegrating e11iptic arcs which lie on the same e11ipse. But, if the number of e11iptic arcs isIar牙e, the number of combinations for the integraljudgment wiⅡ be lar曾e and computation
time wi11 be very hi冨h. For this problem, we proposed an efficient and hi曾h accuracy e11ipse
detection method which improved sugaya's method. our method applies "selection based on
Proportion of e11iptic arcs to the arc len宮th of a fitted e11ipse" and "selection based on
Positional relationships of e11iptic arcs" to integration jud弩ment, and reduces the number ofCombinations. By many experiments, we evaluated the effectiveness of our e11ipse detection
method by comparing with a non、improved method and existin晉 methods
FinaⅡy, we apply the proposed e11ipse detection to the wa11、aoor boundary estimation
System for a mobile robot and confirmed its operation