時空間画像処理を用いた車載カメラ映像からの先行車両の除去

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-03-19
• タイトル: 時空間画像処理を用いた車載カメラ映像からの先行車両の除去
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Removal of Leading Vehicles from Onboard Camera Images Using Spatio-Temporal Image Processing
• 言語: jpn
• 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: 福岡大学
• 著者所属: 福岡大学
• 著者所属: 福岡大学
• 著者所属: 福岡大学
• 著者所属: 福岡大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fukuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fukuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fukuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fukuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fukuoka University
• 著者名: 松本, 一稀; 國信, 綾斗; 松本, 伊織; 栗, 達; 小野, 晋太郎
• 著者名(英): Kazuki, Matsumoto; Ayato, Kuninobu; Iori, Matsumoto; Da, Li; Shintaro, Ono
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 車載カメラ映像から先行車両を除去（インペイント）する手法を提案する．従来型のドライビングシミュレータ (DS) は主にモデルベースの CG により再現されてきたが，近年，その現実感の高さや工数の低さから，車載カメラ映像の再構成により再現する方式が注目されている．その際，撮影時とは異なる様々な交通状況を実現するためには，映り込んだ先行車両を除去し，背後の路面標示や建物を復元する必要がある，既存のインペイント手法は汎用的な静止画・動画を対象としているが，車載カメラの動きにおける幾何的な制約を活用することで，より効果的なインペイントが可能になると考えられる．本研究では，車載カメラ映像に対し，1) 時空間断面画像を生成し，それに対してインペイント処理を行う手法，2) 射影変換により上空視点に直してから時空間画像を生成し，インペイントする手法を提案する．CG 環境および実環境において実験を行った結果，どちらも先行車両を除去し，背景を再現することができたが，実環境では震動や影の影響により路面標示の再現に課題が残った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a method for removing (inpainting) leading vehicles from onboard camera images, Conventional driving simulators (DS) have mainly relied on model-based computer-generated (CG) imagery for replication. However, in recent years, there has been increasing attention towards replicating using reconstructed onboard camera footage due to its high realism and lower labor intensity. To realize various traffic scenarios different from the recording time, it is necessary to remove the reflected leading vehicles and restore the background road markings and buildings. Existing inpainting methods are generally designed for generic still images or videos, but leveraging the geometric constraints of onboard camera movements can lead to more effective inpainting. In this study, we propose two methods: 1) generating spatiotemporal cross-sectional images and performing inpainting on them, and 2) generating spatiotemporal images after transforming them to a top-down perspective using projection transformation and then inpainting. Experimental results in both CG and real environments demonstrated successful removal of leading vehicles and background reconstruction. However, challenges remained in reproducing road markings due to vibration and shadow effects.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2024-ICS-214, 号 6, p. 1-8, 発行日 2024-03-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• 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