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アイテム
複数の補助情報を用いた画像修復精度の向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211166
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211166d6446434-e749-442f-a149-6c016ce2b8a2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM21226019.pdf (3.4 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-05-13 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 複数の補助情報を用いた画像修復精度の向上 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 卒論スポットライトセッション | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 豊田工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 豊田工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 豊田工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Toyota Technological Institute | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Toyota Technological Institute | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Toyota Technological Institute | ||||||||||||
| 著者名 |
山下, 陽平
× 山下, 陽平
× 下里, 航大
× 浮田, 宗伯
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 画像修復とは，画像から削除したい領域（マスク領域）を指定し，その領域を周辺領域の見え方に基づいて補間する技術である．近年，画像修復の補助となる画像（補助画像）のマスク領域を修復し，修復された補助画像をヒントにカラー画像を修復する 2 段階の手法が注目されている．これは補助画像がカラー画像よりも修復しやすく，修復された補助画像はマスク領域内の重要な情報を持つことが期待され，画像修復に有効であるためである．これまでの補助画像には画素値の変化が大きな点を抽出したエッジ画像や，物体の領域ごとに分割し，それぞれが何であるかを示したセグメンテーション画像が用いられた．しかし，従来の補助画像では，物体の奥行方向の前後関係を把握できないために，ありえない修復が生じていた．また，従来の手法では補助画像を 1 つしか用いていないため，その画像の作成，修復を精度よくできなければ，不自然な領域が生じてしまう．そこで，エッジ画像に加えて奥行方向の情報である深度画像も補助画像に加えることで修復精度の向上を図る手法を提案する．エッジ画像は画素値が似た物体が重なった領域では機能しない．一方，深度画像は距離情報により画素値が変わるため，エッジ画像の欠点を補うことができる．また，2 つの補助画像を相補的に用いるため，対象領域のコンテクスト情報から，その領域における補助画像の重みを変化させる手法を導入した．これにより，実際の画像が図 1（1）であるマスク付き画像図 1（2）を修復すると，従来手法では図 1（3）のように木と背景が混ざった不鮮明な領域が出現するが，本手法では図 1（4）のように違和感なく鮮明な画像修復を可能にした．また，定性的評価は，平均で PSNR が 0.70，SSIM が 0.01 向上し，平均絶対誤差が 0.20 減少した． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2021-CVIM-226, 号 19, p. 1-8, 発行日 2021-05-13 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
