[M-GI35] 情報地球惑星科学と大量データ処理

[MGI35-06] AKAZE特徴量を用いた屋外撮像カメラのブレ補正技術

*村上 雄樹¹、村田 健史¹、菊田 和孝¹、川鍋 友宏¹、水原 隆道²、青木 俊樹²、山本 和憲¹、長妻 努¹、小林 一樹³、深沢 圭一郎⁴ (1.国立研究開発法人情報通信研究機構、2.㈱クレアリンクテクノロジー、3.信州大学、4.京都大学)

キーワード：映像IoT、ブレ補正、AKAZE特徴量

最新の無線通信システムが重要な役割を果たすことが期待される分野の一つとして、減災・防災等の耐災害分野がある。筆者らのグループでは、映像IoTを活用した鳥の目カメラによる都市域の見守り技術開発を進めており、煙探知や交通量モニタリングなどの成果を上げつつある。屋外設置の映像IoTシステムは、定常的に大量の映像を転送するが、大規模映像データベースから必要な情報を検出するには、フレーム間の時間差分検出が効果的である。しかし、フレーム間のわずかな違いを抽出する際に、画像ブレ（ゆらぎ）は深刻な影響を引き起こす。しかし、屋外カメラでは風などによるカメラのブレとそれに伴う画像ブレは不可避である。本研究では、AKAZE特徴量を用いた画像のブレ補正（安定化）を試みる。まず、複数の都市に設置した屋外カメラから取得された長時間映像をサーベイし、特徴点（AKAZE特徴量）に基づく画像安定化技術がブレ補正に効果的であることを示す。この結果に基づき、フレーム単位でブレ補正が適用可能であるかを判定するためのマッチングインデックス（MI）を定義する。MIはOpenCVのカメラキャリブレションライブラリを用いて実装する。次に、屋外の映像IoTシステムによって継続的に取得される映像を安定化（ブレ補正）する方法を提案する。MIを使用して1日の連続映像を調べ、MIが1よりも比較的大きいまたは小さい場合にはマッチングできていないと判断する。なお、連続画像間のAKAZE特徴量によるマッチングペア数が少なすぎる場合には、ブレ補正を適用しない。最後に、このブレ補正手法を強風で画像ブレが記録された映像に対して実行し、各映像でブレ補正が有効であることを、定量的におよび視覚的に確認する。