ASIFT：Affine Scale － Invariant Feature Transform

抄録

Affine SIFT［ 1］は，２枚の入力画像に対し，画像間で対応する特徴点のリストを出力するアフィン不変性を有した画像マッチング法である．入力画像間で対応する特徴点のリストは，（1） 緯度と経度と呼ばれるカメラの光軸方向を決定するパラメータを変化させることで入力画像毎に数十以上の視点からの画像を生成し，（2）（1）で得られた全画像から特徴点検出および特徴量記述をSIFTにより行い，（3） 全ての視点間で特徴点の対応付けを行い，（4） 誤対応を除去する，以上の流れで算出される．また，提案者らによる実装も公開されており，この実装においては，誤対応の除去にORSA（Optimized Random Sampling Algorithm）［2］が用いられている．

ASIFTでは，多視点の画像を扱うため，単一視点の場合に比べ，SIFTによる特徴点検出の計算量が13.5倍，特徴点の対応付けの計算量が13.5^2 （＝182.3）倍必要となる．そのため，文献［1］では計算量の削減手法についても検討されており，入力画像を３分の１に縮小した際に対応点数が高くなるパラメータ５組を推定し，これらのパラメータを用いて上記の（2）～（4）の処理を行う手法が提案されている．

［１］J.M. Morel and G. Yu,“ ASIFT: A new framework for fully affine invariant image comparison,” SIAM Journal on Imaging Sciences, vol.2, no.2, pp.438－469, 2009．

［２］L. Moisan and B. Stival,“ A probabilistic criterion to detect rigid point matches between two images and estimate the fundamental matrix,” International Journal of Computer Vision, vol.57, no.3, pp.201－218, 2004．