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自動運転に向けた車載カメラ映像の次世代高画質化技術の確立およびその実装

自动驾驶车载摄像头图像的下一代高图像质量技术的建立和实施

基本信息

批准号：
22K12072
负责人：
後藤富朗
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagoya Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

令和4年度の研究実績の概要としては、以下の３点である。(1) ブラインド画像復元法の性能評価：フレーム平均法を用いて様々なぶれ・ぼけ画像を生成し、提案したTV正則化法とShockフィルタの組み合せによるブラインド画像復元法を用いて画像復元を行った。その結果、大きなぶれ・ぼけ画像に対する復元性能が低下することを確認した。この性能低下を補うようにアルゴリズムの改良を次年度に行う。(2) 車載カメラ映像へのブラインド画像復元法の適用：車載カメラを持ちて映像を撮影し、路面状況や逆光、夜間等、様々なぶれ・ぼけ画像を生成し、これらの映像から静止画像を生成することで、ぶれ画像復元性能について調査した。その結果、高速走行におけるぶれ画像の復元性能や逆光時の映像に対する復元性能が低下することを確認した。(3) 車載カメラ映像へのノイズ除去法の適用：昼間などの明るい撮影環境下における映像ではノイズ混入はほぼ皆無であり、ノイズによるぼけ・ぶれ復元性能への影響は少ないことを確認した。また、夜間などの暗い撮影環境下では、撮影画像へのノイズ混入が大きくなり、ノイズの影響がぼけ・ぶれ画像の復元性能低下を招く結果となった。そのため、ノイズ除去法を適用させ、ノイズ除去を行った画像に対してぼけ・ぶれ復元を行うことで、復元性能の向上を図り、ノイズ量が比較的少ない場合にはぼけ・ぶれ性能が改善することを確認した。ただし、ノイズ量が多い場合にはぼけ・ぶれ性能の改善が行えていないため、次年度はノイズ量が多い（かなり暗い）映像に対するぼけ・ぶれ復元性能の改善を図る。

The following are the summary of the research achievements of the 4th year of Reiwa. The following are three points. (1) Evaluation of the performance of the image restoration method using the image restoration method: using the average method of the image to generate and propose the image The TV regularization method is the image restoration method of the Shock フィルタの合せによるブラインド image restoration method with the いてimage restoration を行った.そのResult, large きなぶれ・ぼけimage に対するRecovery performance がlow することをconfirmation した. The low performance of the product was improved in the next year by the improvement of the performance. (2) The image recovery method of the vehicle-mounted camera image is applicable to: vehicle-mounted camera image, road conditions, backlighting, nighttime, etc. 々なぶれ・ぼけimageをGenerationし,これらのimageからstill imageをGenerationすることで,ぶれimage recovery performanceについてinvestigationした. As a result, the recovery performance of the image during high-speed walking and the recovery performance of the image when backlit are confirmed. (3) Applicable method of removing the vehicle-mounted camera image: daytime camera removal method under the shooting environment There is no influence on the recovery performance of the blended parts, including the であり, ノイズによるぼけ・ぶれ, and the は小ないことをconfirmation.また、Night time などのいUnder the shooting environment では、Photography image へのノイズ mixed in が大きくThe restoration performance of the image of Nako and Nako affects the image of Nako and the result of the move is low.そのため, ノイズremoval method をapplicable させ, ノイズremoval を行ったimage に対してぼけ・ぶれ全元を行うことで, Improvement in recovery performance and improvement in recovery performance have been confirmed in cases where the amount of recovery performance is relatively small.ただし、ノイズが多いoccasionにはぼけ・ぶれperformanceの行えていないため、The following year The degree of improvement of the recovery performance of the image and the improvement of the recovery performance of the image.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Image Quality Improvement of Surveillance Camera Images by Learning-based Denoising Method Utilizing Noise2Noise

DOI：
10.1145/3576938.3576943
发表时间：
2022-11
期刊：
Proceedings of the 2022 5th International Conference on Digital Medicine and Image Processing
影响因子：
0
作者：
Akira Kuchida;T. Goto
通讯作者：
Akira Kuchida;T. Goto

Improving Image Quality of Surveillance Camera Images by Noise Removal Using Learning Method