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超解像度画像を用いた道路標識の認識

本研究では、カーナビゲーション用デジタル道路地図作成の支援を目的としており、走行中に車載カメラの撮影画像から道路標識部を抽出し、その内容を読み取るシステムを構築することで、標識内容の取得の自動化を図ります。色や標識板の形状といった情報を利用すれば、道路標識の種類の特定は可能ですが、本研究における対象は、文字から構成される案内標識中の内容としています。

車載カメラは、広範囲の視野を確保するために全方位カメラを用いていますが、車の振動によるブレ等で画像の解像度は低くなり、標識内容の認識精度は低いものとなります。そこで超解像処理を施し、画像の解像度を上げることで標識内容の認識精度の向上を図ります。

先行研究では複数枚超解像処理によるアプローチをしていましたが、処理に十分なフレーム数を取得できないため、本研究では学習型1枚超解像処理を用いています。現在は、研究の前段階として、標識部の抽出処理を手動で行い、補助標識を対象とした研究を行っています。

Atacched File
補助標識のモデル画像(処理前)

Atacched File

 

補助標識のモデル画像(処理後)