従来の尺度不変特徴変換（SIFT）による画像特徴抽出方法は、多焦点画像の被写界深度外ぼけ領域の特徴を抽出するのが困難であり、画像間で局所的かつ少量の共通特徴しか存在せず、多焦点画像の位置合わせ精度が低く、後続の画像融合および三次元再構成の品質に深刻な影響を及ぼしている。画像の被写界深度外ぼけ領域の特徴抽出における不確実性を分析し、多焦点画像の被写界深度外ぼけ領域におけるSIFT特徴抽出手法を提案する。まず多焦点画像の焦点が合っている鮮明領域からSIFT特徴を抽出し、その後光学フロー追跡を用いて対応する被写界深度外ぼけ領域のSIFT特徴を抽出し、被写界深度外ぼけ領域から直接SIFT特徴を抽出することによる不確実性を回避する。実験結果は、提案手法が被写界深度外ぼけ領域において良好なSIFT特徴抽出能力と抽出精度を有し、多焦点画像のSIFT特徴対応数を大幅に増加させ、SIFT特徴抽出誤差が0.03～0.39ピクセルであり、既存手法の0.21～1.71ピクセルより優れていることを示している。これにより被写界深度外ぼけ領域のSIFT特徴抽出の不確実性を低減し、多焦点画像の精密な位置合わせの基礎を築く。

多焦点画像;尺度不変特徴変換（SIFT）特徴抽出;被写界深度外ぼけ領域;光学フロー追跡