A robust dynamic programming algorithm to extract skyline in

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A robust dynamic programming algorithm to extract skyline in Powered By Docstoc
					O-139
複数映像統合による車載カメラ映像からの
移動物体除去手法の検討

  ○内山 寛之†,出口 大輔†, 高橋 友和‡,
       井手 一郎†,村瀬 洋†
        † 名古屋大学大学院 情報科学研究科
         ‡ 岐阜聖徳学園大学 経済情報学部
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背景
   移動物体が映っていない車載カメラ映像の
    必要性
     ドライバ支援のための市街地映像データベース
           自車位置推定[1],前方障害物検出[2]
     Googleストリートビュー等
           移動物体が景観を損ねる,見たい部分を遮蔽する




[1] 内山 他, 信学技報, PRMU2008-159. Dec. 2008. [2] 久徳 他, MIRU2009, IS1-55, July 2009.
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目的
   全方位車載カメラ映像からの移動物体除去
         元映像     除去結果

全方位
                       4


提案手法
 全方位カメラを搭載した一般車両が市街地を
  巡回し,異時刻・同一地点の複数の画像を収集
 移動物体が映っていない部分画像を張り合わせる

    映像1


    映像2



    映像M
                               5



処理の流れ
   映像間のレジストレーション
     車両進行方向・横方向の位置合わせ

      複数映像中から同一地点の画像を取得



       映像1   映像2         映像M


   移動物体のない部分画像の選択
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映像間のレジストレーション
時間方向の伸縮
   車両進行方向の大まかな位置合わせ
     DPマッチングにより車速の違いに対処
          映像フレーム




    遅⇒密



    速⇒疎
                                   7

映像間のレジストレーション
空間方向の伸縮
   撮影位置のずれ       DPマッチング結果
     横方向の走行位置の
      違い
     進行方向位置合わせ
      の誤差


    非剛体           非剛体レジストレーション結果
    レジストレーション
                                                                             8




 非剛体レジストレーション [3]




             ソース画像                                      ターゲット画像


                         格子を変形,類似度最大化


[3] Rueckert, et al., “Nonrigid registration using free-form deformations:
application to breast MR images,” IEEE TMI, Aug. 1999.
                                                                        9


   移動物体のない部分画像の選択
     移動物体が映っている頻度は少ないと仮定
                                 ベクトルメディアン
                                 フィルタ[4]
                         v1       特異なベクトルを除外
                                             e3
                         v2
                                                  v med
                                                           e2
                           vM
                                  e1
[4] J. Astola, et al., “Vector Median Filters,”Proc. IEEE, Apr. 1990.
                                      10



評価実験
   条件
     異なる日に撮影した5回分の走行映像
      全方位カメラ : Ladybug2
      各約20秒,1024×512 pixel, 15 fps

     無作為に選んだ25枚の画像を目視により評価


   結果
     93%(=   25 / 27)の対向車両の除去に成功
                   11



成功例
      元映像   除去結果

全方位
                            12



失敗例
   5本の映像のうちの4本について,
    同位置に車両が存在




     元画像1     元画像2   元画像3




            処理結果
                              13




まとめ
   複数映像統合による車載カメラ映像からの
    移動物体除去手法の検討
     映像間の時間的・空間的なレジストレーション
     車両が映っていない部分画像の選択

   93%の対向車両の除去に成功

今後の課題
   大部分の映像の同位置に車両が存在する
    場合への対処
14
              15




元画像1   元画像2

元画像3   失敗例
                                                                                       16



ベクトルメディアンフィルタ[4]
   (スカラ)メディアン                                 ベクトルメディアン
      定義1                                          e3
            昇順の中央の値
              xmed
                                                                     v med
                                  x                                             e2

      定義2                                        e1
                                                                   M

                                                                   v
                     M
        arg min
              xmed
                     x
                     i 1
                            med    xi               arg min
                                                           v med
                                                                   i 1
                                                                          med    vi

        xmed {x1 ,, xM }                           v med  {v1 ,  , v M }

[4] J. Astola, et al., “Vector Median Filters,” Proc. IEEE, Apr. 1990.