UAV（Unmanned Aerial Vehicle）は，災害時の状況把握や地図作成，構造物の維持管理など多様な分野に活用できる機器として注目されている．一般的にUAVで撮影した画像を用いて測量を行う際には，SfM/MVS（Structure from Motion/Multi View Stereo）ソフトウェアにより3次元モデルデータを作成する．この際，入力データには，高解像度でラップ率の高い画像が必要である．しかし，UAVで撮影した画像には，機器の揺れなどの影響により，ピンボケ画像が含まれている．そのため，現状では，膨大な量の連続画像からノイズとなるピンボケ画像を人手で削除し，SfM/MVSソフトウェアに入力しており，非常に効率が悪い．そこで，本研究では，UAV空撮画像の多くがラップ率の高い連続画像であることに着目し，前後の画像とのエッジ率の違いを用いた汎用的なピンボケ画像の抽出手法を提案する．
