著者

山口 莞爾 福元 和真 松下 侑輝 川崎 洋 小野 晋太郎 池内 克史

出版者

東京大学生産技術研究所

雑誌

生産研究 (ISSN:0037105X)

巻号頁・発行日

vol.68, no.2, pp.115-121, 2016-03-01 (Released:2016-03-31)

参考文献数

10

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近年,ドライブレコーダーなどの車載カメラの増加とWeb による画像や動画の共有サービスの一般化により,世界中の都市の風景画像や映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた.これらの情報は,都市の三次元モデル生成への応用や,地図の頻繁な更新,あるいは景観シミュレーションなど,幅広い応用が期待されるが,そのためには撮影された位置の情報が必要となる.しかし,GPS などの位置情報が,必ずしも画像や映像に付加されているとは限らない.そこで,このようなシーン情報から撮影位置を同定する研究が盛んに行われているが,ほとんどの研究は,ある程度の位置が分かっていることを前提に,詳細な位置合わせをするものであった.一方で,世界中の都市を対象として,大域的な位置推定を目指した研究例はほとんど無い.そこで,本論文では世界中の映像を対象として,大域的な位置推定を行うことを目標とする.大域的な位置推定ができれば,既存の詳細位置合わせ手法を適用できると考えられる.提案手法では,Google Street View の画像を学習データとして深層学習(Deep Learning) による認識を行うものとし,認識に際して,カメラごとの特性の違いや,視点の位置姿勢が異なることよる見えの変化に対応するものとした.都市の数が増えると難易度が上がると考えられることから,今回は,主要都市のみを対象として,どの程度の認識が可能か検証を行った.実験の結果,提案手法により,従来よりも高い認識率を実現できることが分かった.

著者

高野 照久 松下 侑輝 小野 晋太郎 川崎 洋 池内 克史

出版者

Institute of Industrial Science The University of Tokyo

雑誌

生産研究 (ISSN:0037105X)

巻号頁・発行日

vol.67, no.2, pp.99-104, 2015

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自動車のバックカメラや監視カメラで,魚眼カメラの搭載が広がっている.このような魚眼カメラは一般のデジタルカメラに比べて解像度が低く,レンズの収差等による画質の劣化が起こりやすい.本稿では,魚眼カメラの画像を複数枚使った超解像処理により,魚眼カメラで欠損しやすい高周波成分を復元する手法を提案する.そのために,魚眼カメラの歪みを補正して位置合せし,歪補正後の画像で超解像を行う.超解像に用いる劣化行列には,レンズのブラーと歪補正による拡大・縮小を合わせたブラー行列を用いる.実際に魚眼レンズを取り付けたデジタルカメラで撮影した画像を用いて実験を行い,本手法の有効性を確認したので,その結果を報告する.