Self Windowingを用いた高速対象追跡

概要

Self windowingは入力画像と前フレームでの対象画像のdilation画像との論理和を計算することにより， 対象を抽出する簡単なアルゴリズムである。 このアルゴリズムでは高速ビジョンの特徴、 つまり対象画像の全ての画素は前フレームの対象画像の1画素だけ膨らませた範囲内に必ず存在するという特徴を用いることにより簡単化されている。 時刻kにおける入力画像をf_k(i,j)とし, 対象画像をg_k(i,j)とするとき, このアルゴリズムは次のように記述される。 ("|","&" それぞれは OR, AND 演算).

g_k+1(i,j) = ( g_k(i,j) | g_k(i+1,j) | g_k(i-1,j) | g_k(i,j+1) | g_k(i,j-1)) & f_k+1(i,j)

実際にこのアルゴリズムを用いたものとして、 1ms visual feedback system上で、 環境との衝突や分離なども考慮した対象追跡アルゴリズムを実装した。実行時間については、 Self Windowingによる対象追跡が300us, 衝突検出が480us, 分離検出が1.7ms必要とするため、 現在、合計で2.5msの実行時間を必要とする. この速度は、 ビジョンチップシステムに総和回路やコントローラなどを実装することにより、 飛躍的に向上するものである(100倍程度早くなる)。

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参考文献

1. Idaku Ishii, Yoshihiro Nakabo, and Masatoshi Ishikawa : Target Tracking Algorithm for 1ms Visual Feedback System Using Massively Parallel Processing, IEEE Int. Conf. Robotics and Automation(Minneapolis, 1996.4.25)/Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp.2309-2314