Mosaicing を用いた画像合成 澤見研究室 I03I035 大橋 圭吾 I03I114 森下 祐太朗 1.はじめに 近年，デジタルカメラやカメラ付き携帯電話な 2.2 Video Mosaicing Video Mosaicing の具体例として，手持ちのカ どの普及により，写真を撮る機会が増えている． それにより画像処理ソフトを利用した加工や合 メラなどで撮影した動画像から，高解像度画像を 成なども手軽にできるようになってきた．その中 生成する手法が挙げられる．現在では，Video に，景色や建物等を対象として，複数の視点で撮 Mosaicing によって動画像を解析することによっ 影した画像から 1 枚のパノラマ画像を作成する技 てイメージスキャナと同様の高解像な画像スキ 術の一つとして，Image Mosaicing が挙げられる． ャンを手軽に実現することが可能となっている． 我々は，その Image Mosaicing という分野につい て注目し研究したのでその結果を報告する． 3.処理過程 画像を合成する過程を以下に示す． 2.Mosaicing の種類 画像 Mosaicing という分野の中で画像を取り扱う方 画像を RGB 値に変換 法の中には，大きく分けて二つ，Image Mosaicing RGB 変換 と Video Mosaicing がある． 判定処理 Image Mosaicing → 重なり部の判定 静止画を扱う 画像合成 Video Mosaicing → 合成処理 図 1 画像合成の実験過程 動画を扱う この中の，RGB 値変換，重なり部の判定，合成 2.1 Image Mosaicing 処理についてそれぞれ 4 章，5 章，6 章で示す． Image Mosaicing とは複数枚の静止画を貼り 合わせて，1 枚の大きな画像を合成する技術のこ それ以外の，パノラマ画像変換，平滑化処理につ いてもそれぞれ，7 章，8 章で示す． とである．古くから航空写真や衛星写真などの合 成に用いられてきた．最近では臨場感の高い仮想 現実環境を構築する目的などにも利用されてい 4.RGB 値変換 る．最近の画像処理の分野の中には，動画から静 ビットマップ形式の画像 1 ピクセルから RGB 止画を生成するという Image Mosaicing も存在 値を求める．RGB 値を求める処理は以下のよう する．本研究では，この Image Mosaicing をとり になる．ただし，1 ピクセル分のデータを含む 4 上げている． バイト変数を col としている． C4-5 R = (col Mod 65536) / 256 G = col / 65536 さらに，この処理を複数枚の画像に適用してパノ (式 1) ラマ画像を得る． B = (col Mod 65536) Mod 256 7.パノラマ画像変換 5.重なり部の判定 学内の適当な地点を選び，その場所で回転軸を 我々が研究した Image Mosaicing では，画像合 ほぼ垂直に固定して全周を 16 枚の写真で撮影し 成する為に，基準画像(図 2)と別視点画像(図 3)の た．その 16 枚の画像をパノラマ画像に変換する． 左から右までの列ごとの分散を求めていく．そし 16 枚の画像を 2 枚ずつ合成処理していき合成さ て，その中の分散が最も大きな列を重なり部とし れた画像も 2 枚ずつ処理して最終的に 1 枚の画像 て画像の重なり部を判定する． になるまで処理をする． 以下に基準画像(図 2)，別視点画像(図 3)を示す． 以下に 1 回目に合成する画像(図 5，図 6)，合成 画像 2(図 7)を示す． 図 2 基準画像 図 5 合成前 1 図 6 合成前 2 図 3 別視点画像 6.合成処理 重なり部の判定をして基準画像(図 2)の後に別 視点画像(図 3)を貼り付けていく． 図 7 合成画像 2 以下に合成画像 1(図 4)を示す． 8.平滑化（平均化） ここで言う平滑化とは，写真を撮影した時間な どのズレによるつなぎ目が生じた場合に，それを 滑らかにする処理のことを言う． 合成処理した画像には合成した際に生じる境 図 4 合成画像 1(赤枠内部は重なり部) 界線が現れる． 図 5，図 6 の合成される部分の前 C4-6 後の RGB 値を平均して図 5 の画像全体に掛けて プログラムを使用した場合の合成画像にも明 るさや高さの違いによるつなぎ目が生じている． いき平滑化処理をしていく． 以下に平滑化処理された画像(図 8)を示す． ただし，手動で貼り合わせた場合の画像との視覚 的な違いはあまり見られない．つまりこれは，貼 り合わせたポイントと比較的近い位置で合成が できているということを示している．上記で示し た RGB 値変換，重なり部の判定，合成処理など といったこれらの処理がうまくかみ合っている 図 8 平滑化処理された画像 からであると考えられる． 9.パノラマ画像の比較 それぞれ違う手法で合成した画像を元画像が 8 枚の場合と 16 枚の場合で比較する． 以下にそれぞれの手法で合成した画像を示す． 図 13 平滑化処理された合成画像（8 枚の場合） 図 9 手動で貼り合わせた画像（8 枚の場合） 図 14 平滑化処理された合成画像（16 枚の場合） プログラムを使用し平滑化処理を組み込んだ 場合の合成画像（図 9，図 10，図 11，図 12）で 見られるような，つなぎ目が滑らかになり，きれ いな画像になっていることがわかる．これは 8 の 図 10 手動で貼り合わせた画像（16 枚の場合） 平滑化のところでも説明したが，RGB 値を平均 これらの合成画像には，どちらの場合について して平滑化処理を行ったためである． も貼り付けた部分に背景の明るさの違いや，高さ の違いによるつなぎ目が生じている． 結果的に，平滑化処理を行うことで視覚的には つなぎ目が消えたように見えるが，実際にはつな ぎ目は生じている．手動で張り合わせた場合の合 成画像（図 9，図 10）とプログラムを使用した場 合の合成画像（図 11，図 12）のそれぞれを比較 した場合に視覚的な大きな違いは見られなかっ た．しかし，平滑化処理した場合の合成画像（図 図 11 プログラムを使用した画像（8 枚の場合） 13，図 14）には違いが見られる．それは，合成 された画像の画質の違いである．平滑化処理を行 っていくに従い，合成した画像が多いほうが画素 値が不適正に変化してしまい，画質が劣化した部 分が現れてしまった．それにより，合成された画 図 12 プログラムを使用した画像（16 枚の場合） 像に画質の違いが生じられたと考えられる． C4-7 その結果，目に見える大きな違いは合成部分のつ 10.まとめ なぎ目であることが分かった．平滑化処理を取り 今回の研究では，Image Mosaicing という概念 の中で上記の手順で画像を合成し，手動で貼り合 入れることでこのつなぎ目を目立たなくするこ とに成功した． わせた場合の合成画像，プログラムを使用した場 今後の課題として，アフィン変換を用いること 合の合成画像，プログラムを使用しさらに平滑化 による，上下と斜めを含んだ場合の画像の合成， 処理を組み込んだ合成画像をそれぞれ比較した． そしてその画像の画質評価などが挙げられる． 図 15 手動で貼り合わせた合成画像 図 16 プログラムを用いて合成した合成画像 図 17 合成画像に平滑化処理を組み込んで生成した合成画像 参考文献 [4] ノート用 wiki-平均化フィルタ [1]Image Mosaicing http://pub.cozmixng.org/~hiki/note/?%CA% http://www.ozawa.ics.keio.ac.jp/Saito/classes/ [5]フィルタ処理 kadai2005/image_mosaicing.html [2]カメラ外部パラメータ推定による平面を対象 http://www.gifu-nct.ac.jp/elec/yamada/iwata/f ilter/ とした超解像ビデオモザイキング http://yokoya.naist.jp/paper/datas/770/sice20 04.pdf [3]synthereal.com-VFX/CGI Studioイメージモザイキング：動画からの静止画生成 http://www.synthereal.com/jp/imageMosaicin g.html C4-8
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