| 研究課題/領域番号 |
19K12047
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
馬場 雅志 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (30281281)
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| 研究分担者 |
金田 和文 広島大学, 工学研究科, 教授 (30185946)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 色調補正 / 海中画像 / 光の散乱・吸収現象 / 奥行き画像 / Shape from Motion |
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| 研究実績の概要 |
海中で撮影された画像は、光の散乱や吸収の影響により地上で観測した場合と色合いが異なる。対象物表面の色は対象物の材質や腐食の状態を推定するために利用されるので、水中画像の色調補正を行うことは重要である。本研究では、太陽光が到達しないような海底でライトを利用して撮影された画像を対象に、使用したライトの光が水中で散乱・吸収されることによって色調が変化することに対して、その現象を忠実に再現し逆の処理を施すことにより色調補正を行う。ここで、色調補正を行うためには画像中の撮影物体までの距離を表す奥行き画像が必要であるため、海中で撮影された動画像に対してShape from Motion（SfM）により物体形状を復元し、撮影されたカメラ位置から復元した物体を投影することによって、その奥行き画像を作成する。
本年度は、(a) 光の散乱・吸収の影響を取り除く補正手法の確立、(b) 水中撮影動画像から撮影対象物体の形状を復元しカメラからの距離を表す奥行き画像を作成する手法の確立、について研究を行った。
(a)に関しては、世界中の海水を10カテゴリーに分類しその光学的特性を調べた関連研究のデータをもとに、撮影画像の奥行き画像を手動で与え色調補正し光学的パラメータの比較検討を行った。その結果、比較的濁りの少ない海水のデータを使用して色調補正を行った結果が良好であった。
(b)に関しては、先行研究で行ったSfMにより復元した点群データをキューブにより立体化する手法に比べて、今回行った点群の凹包処理によりポリゴンを生成する手法では、生成した距離画像において物体に穴が空いたり輪郭が凸凹になったりせず、撮影物体の形状に一致した奥行き画像を作成することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実施計画に示したように、本研究で行うべき技術要素としては、以下の３つを想定している。(a) 光の散乱・吸収の影響を取り除く補正手法の確立、(b) 水中撮影動画像から撮影対象物体の形状を復元しカメラからの距離を表す奥行き画像を作成する手法の確立、(c) 水中撮影画像の撮影対象以外のノイズの除去などの事前フィルタ処理手法の確立、である。
このうち、(a) については、先行研究として行っていた成果もあり、ある程度良好な補正結果を得ることができた。実際に撮影が行われた海水の光学的パラメータは分からないが、世界の海水をいくつかのタイプに分類したときの光学的パラメータを求めた関連研究のデータを用いた補正により、良好な水中画像の補正結果を得ることができた。
また、(b) の奥行き画像の生成についても、先行研究である程度の奥行き画像を得ることができていたが、さらに点群の凹包を使うことにより、穴や輪郭の欠損のない奥行き画像を作成することが可能となった。
以上のように、(a)と(b)に対してある程度の結果を得ることができたことから、おおむね順調だと判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
(a)の色調補正手法の確立については、撮影された海水の状態を表す光学的パラメータを推定する手法を考える必要がある。これに関しては、水中の状態が異なるいくつかの日時で撮影された画像があるので、撮影画像から海水の光学的パラメータを推定することを考えている。
(b)の奥行き画像の作成については、今回点群の凹包を用いたが、SDF（符号付き距離場）を用いて表面を抽出する手法など他の手法との比較検討を行い、より良い奥行き画像の生成手法を確立しようと考えている。
(c)のフィルタ処理に関しては、研究室内の他のグループがニューラルネットワークを用いた研究を行っているので、そのグループと共同でフィルタリングの手法を検討したいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計画では、色調補正と奥行き画像生成に使用する計算機を整備するため物品購入費を計上していたが、現有計算機においても処理が可能であったため、購入しなかった。
次年度以降により大量の画像に対して処理を行うことやディープラーニングなどの計算負荷の高い処理を行うために、計算処理能力の高いGPUを購入する予定である。
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