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Moravec法 (もらべっくほう)

Moravec法は特徴点検出の手法で、2 種類ある。

[手法1] 縦,横,斜め 4 方向の色の差の 2 乗和の最小値によって計算する特徴点検出手法 \begin{eqnarray} S(x,y) &=& \min\left[ \begin{array}{c} \{I(x-1,y)-I(x,y)\}^2 + \{I(x+1,y)-I(x,y)\}^2, \\ \{I(x,y-1)-I(x,y)\}^2 + \{I(x,y+1)-I(x,y)\}^2, \\ \{I(x-1,y-1)-I(x,y)\}^2 + \{I(x+1,y+1)-I(x,y)\}^2, \\ \{I(x-1,y+1)-I(x,y)\}^2 + \{I(x+1,y-1)-I(x,y)\}^2 \end{array} \right] \end{eqnarray} $S(x,y)$ が大きいほど特徴的な点と考えられる。

【論文】 Moravec, "Towards automatic visual obstacle avoidance", Int. Joint Conf. Art. Intell., Cambridge, MA, USA, p.584, Aug. 1977.

[手法2] 周囲の色との差の 2 乗和で計算する特徴点検出手法 \begin{eqnarray} S(x,y) &=& \sum_{dx=-1}^{+1}\sum_{dy=-1}^{+1} \{I(x+dx,y+dy)-I(x,y)\}^2 \end{eqnarray}

【論文】Moravec, "Obstacle Avoidance and Navigation in the Real World by a Seeing Robot Rover", Tech Report CMU-RI-TR-3, Carnegie-Mellon University, Robotics Institute, September 1980.

なお、2 乗和の代りに絶対値の和を取ったものも Moravec 法と呼ばれている。 \begin{eqnarray} S(x,y) &=& \sum_{dx=-1}^{+1}\sum_{dy=-1}^{+1} |I(x+dx,y+dy)-I(x,y)| \end{eqnarray}