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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-02-19 11:40 深層学習型超解像を用いた自由視点画像の精度向上 ○北條海斗・中里 怜・青木輝勝（TUT）  ITS2024-84 IE2024-76 |
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| 抄録 | （和） | 複数台のカメラから任意の視点を生成する技術として自由視点画像と呼ばれる技術があるが, 近年深層学習を用いた自由視点画像の生成手法が多数提案され注目を集めている. これらの手法では, 光線空間を生成するために, 入力画像の画素情報から光線を生成しているため, 入力画像の解像度が自由視点画像の生成精度に大きく影響を及ぼす. したがって, 高品質の自由視点画像を生成するためにカメラの解像度が高解像度であることが求められる. しかし, 実運用を考えた場合, ドローンやロボットに搭載されているカメラは機器の小型軽量化のため, 低解像度のカメラを搭載している物が多い. そのため, これらの機器で高品質の自由視点画像を生成することは困難である. 一方, 低解像度画像から高精度な自由視点画像を生成する策として自由視点画像生成技術と超解像技術を組み合わせることが考えられる. しかしながら, 低解像度画像から高品質な自由視点画像を生成するために, どのように自由視点画像と超解像を組み合わせればよいのかこれまで十分な検討が行われてこなかった. 本稿ではこの点に注目し, 低解像度画像から高品質な自由視点画像を生成ために, 自由視点画像生成と超解像技術の最適な組み合わせ方について明らかにする. |
| （英） | Free viewpoint image is a technology that allows the viewer to see in all directions. Recently, free viewpoint images have attracted much attention. Since these methods estimate the ray space from image pixels, the input image greatly affects the generation accuracy. To generate free viewpoint images, high-resolution cameras are usually required. However, many drones and robots use low-resolution cameras to minimize size and weight. This limitation in resolution makes it difficult to produce high-quality free viewpoint images with such devices. On the other hand, to generate highly accurate free viewpoint images from low-resolution images, free viewpoint image generation techniques could be combined with super-resolution techniques. However, the optimal way to combine free viewpoint images and super-resolution methods has not been clarified. In this paper, we focus on enhancing the resolution of input images and improving the accuracy of free-viewpoint images using a deep learning-based super-resolution method. It also reveals how to combine free viewpoint image generation and super-resolution techniques to produce high-quality free viewpoint images from low-resolution images. |
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| キーワード | （和） | 自由視点画像生成 / / 深層学習 / 超解像 / ニューラル場 / / / |
| （英） | Novel View Synthesis / Free Viewpoint Image Generation / Deep Learning / Super Resolution / Radiance Fields / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 373, IE2024-76, pp. 188-193, 2025年2月. | |
| 資料番号 | IE2024-76 | |
| 発行日 | 2025-02-11 (ITS, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2024-84 IE2024-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2025-02-18 - 2025-02-19 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2025-02-ITS-IE-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習型超解像を用いた自由視点画像の精度向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Enhancement Free Viewpoint Image Methods Using for Deep-Learning Super-Resolution Techniques |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自由視点画像生成 / Novel View Synthesis |
| キーワード(2)（和/英） | / Free Viewpoint Image Generation |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 超解像 / Super Resolution |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラル場 / Radiance Fields |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北條 海斗 / Kaito Houjho / ホウジョウ カイト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： TUT) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 怜 / Ren Nakasato / ナカサト レン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： TUT) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 輝勝 / Terumasa Aoki / アオキ テルマサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： TUT) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-02-19 11:40:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2024-84, IE2024-76 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.372(ITS), no.373(IE) |
| ページ範囲 | pp.188-193 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-11 (ITS, IE) |
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