FPGAを用いた様々な大きさ，回転角を持っパターンの検出手法の検討

摘要

本論文では，FPGAを用いた様々な大きさ，回転角を持つパターンの検出手法について述べる．多くの手法においては，パターンの特徴をあらかじめ定義し，その特徴を画像から探すことによリバターンの検出を行う．様々なサイズ，回転角を経つパターンを検出するには，サイズや回転角によらない特徴を定義し，その特徴を元にパターンが存在しそうな領域をリストアップすることが必要になる．これらの手法では，少ない計算量で候補となる領域をリストアップできるが，検出できるかどうかは特徴の定義に大きく依存する．本論文の手法では，画像を諾軸，y軸方向にそれぞれα~k，α~l（k，l＝0，1，2，…，m）倍に縮小し，縮小画像中の領域とパターンから生成されたテンプレート列 との相互相関を計算することで，パターンの検出を行う．この手法は大きな計算塵を必要とするが，回転されていないパターンからの差分を用いて相可相関を計算することにより様々なサイズ，回転角を持ったパターンの検出を一つのFPGAで実現できる．%In this paper, we describe an approach for detecting patterns in various size and angle using FPGA. In our approach, the image is downscaled by a~k and a~l along the x and y axes (k, l = 0,1,2,…,n), and the regions in the downscaled images are compared with several sequences of the templates which are generated from the given pattern using direct cross-correlation. This approach requires high computational cost, but by calculating the cross-correlations incrementally starting from the non-rotated pattern, it becomes possible to detect the rotated patterns in various size with one FPGA.