JP7001265B2 - 映像修復システム、映像修復方法及びプログラム - Google Patents
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Description
動画を修復する映像修復システムであって、
畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習により、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り変わり時点に対応するショット点画像を検出するショット点画像検出部と、
前記ショット点画像検出部で検出されたショット点画像から、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスを検出するスプライス検出部と、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部と、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部と、
を備える。
ハフ変換により、前記スプライスのうち、一直線として認識される直線状のキズである強構造スプライスを検出する、
こととしてもよい。
前記強構造スプライスが検出されなかったショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、
前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、前記スプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出する、
こととしてもよい。
動画を修復する映像修復システムであって、
前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り替わり時点に対応するショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出するスプライス検出部と、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部と、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部と、
を備える。
画像間動き推定法を用いて、前記ショット点画像と前記類似度が高い方の画像との水平方向のズレ量を検出し、
前記類似度が高い方の画像の部分画像を、水平方向に検出したズレ量だけずらして、前記ショット点画像の部分画像と置換する、
こととしてもよい。
前記部分画像が置換されたショット点画像を表示し、その画像についてズレがある旨の操作入力があった場合に、
前記ショット点画像における前記部分画像と他の部分との境界線の上下の輝度差が最小となるように、前記ショット点画像に対して前記部分画像を水平方向に検出したズレ量だけずらす、
こととしてもよい。
こととしてもよい。
動画を修復する映像修復方法であって、
コンピュータが、畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習により、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り変わり時点に対応するショット点画像を検出するショット点画像検出ステップと、
コンピュータが、前記ショット点画像検出ステップで検出されたショット点画像から、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスを検出するスプライス検出ステップと、
コンピュータが、前記スプライス検出ステップでスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出ステップと、
コンピュータが、前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復ステップと、
を含む。
動画を修復する映像修復方法であって、
コンピュータが、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り替わり時点に対応するショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出するスプライス検出ステップと、
コンピュータが、前記スプライス検出ステップでスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出ステップと、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復ステップと、
を含む。
動画を修復するコンピュータを、
畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習により、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り変わり時点に対応するショット点画像を検出するショット点画像検出部、
前記ショット点画像検出部で検出されたショット点画像から、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスを検出するスプライス検出部、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部、
として機能させる。
動画を修復するコンピュータを、
前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り替わり時点に対応するショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出するスプライス検出部、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部、
として機能させる。
(1)全画素における画素値(R,G,B)を、画像P1、P2、・・・の順に、順次入力する。
(2)CNN20の最終層ではなく、途中の層から出力値(特徴ベクトル)を取り出す。
(3)取り出した連続する2つの画像Pt-1,Ptの特徴ベクトルを以下の式(1)に与え、COS類似度を算出する。
ここで、qは、画像Ptにおける特徴ベクトルであり、dは、画像Pt-1における特徴ベクトルである。Vは特徴ベクトルの次元数である。
(5)出力frametはショット分割点なら1、そうでなければ0とする。出力frametが1なら、画像Ptがショット点画像となる。
ここで、H1(I),H2(I)は、Pt-1,Pt,Pt+1の輝度値のヒストグラムの値である。それらの平均が、
である。
Claims (11)
- 動画を修復する映像修復システムであって、
畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習により、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り変わり時点に対応するショット点画像を検出するショット点画像検出部と、
前記ショット点画像検出部で検出されたショット点画像から、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスを検出するスプライス検出部と、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部と、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部と、
を備える映像修復システム。 - 前記スプライス検出部は、
ハフ変換により、前記スプライスのうち、一直線として認識される直線状のキズである強構造スプライスを検出する、
請求項1に記載の映像修復システム。 - 前記スプライス検出部は、
前記強構造スプライスが検出されなかったショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、
前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、前記スプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出する、
請求項2に記載の映像修復システム。 - 動画を修復する映像修復システムであって、
前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り替わり時点に対応するショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出するスプライス検出部と、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部と、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部と、
を備える映像修復システム。 - 前記画像修復部は、
画像間動き推定法を用いて、前記ショット点画像と前記類似度が高い方の画像との水平方向のズレ量を検出し、
前記類似度が高い方の画像の部分画像を、水平方向に検出したズレ量だけずらして、前記ショット点画像の部分画像と置換する、
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の映像修復システム。 - 前記画像修復部は、
前記部分画像が置換されたショット点画像を表示し、その画像についてズレがある旨の操作入力があった場合に、
前記ショット点画像における前記部分画像と他の部分との境界線の上下の輝度差が最小となるように、前記ショット点画像に対して前記部分画像を水平方向に検出したズレ量だけずらす、
請求項5に記載の映像修復システム。 - 前記部分画像が置換されたショット点画像における前記部分画像周辺の平滑化を行う画像平滑化部を備える、
請求項1から6のいずれか一項に記載の映像修復システム。 - 動画を修復する映像修復方法であって、
コンピュータが、畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習により、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り変わり時点に対応するショット点画像を検出するショット点画像検出ステップと、
コンピュータが、前記ショット点画像検出ステップで検出されたショット点画像から、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスを検出するスプライス検出ステップと、
コンピュータが、前記スプライス検出ステップでスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出ステップと、
コンピュータが、前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復ステップと、
を含む映像修復方法。 - 動画を修復する映像修復方法であって、
コンピュータが、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り替わり時点に対応するショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出するスプライス検出ステップと、
コンピュータが、前記スプライス検出ステップでスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出ステップと、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復ステップと、
を含む映像修復方法。 - 動画を修復するコンピュータを、
畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習により、前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り変わり時点に対応するショット点画像を検出するショット点画像検出部、
前記ショット点画像検出部で検出されたショット点画像から、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスを検出するスプライス検出部、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部、
として機能させるプログラム。 - 動画を修復するコンピュータを、
前記動画を構成する一連の画像のうち、シーンの切り替わり時点に対応するショット点画像の各画素を、白画素又は黒画素のいずれかに二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における水平方向の白画素の合計数に基づいて、水平方向に延びる直線状のキズであるスプライスのうち、はっきりとした一直線として認識できないが、全体として直線状のキズとして認識される弱構造スプライスを検出するスプライス検出部、
前記スプライス検出部でスプライスが検出されたショット点画像と、そのショット点画像の前後の画像との類似度をそれぞれ算出する類似度算出部、
前記前後の画像のうち、前記ショット点画像と類似度が高い方の画像から、前記スプライスが出現した部分に対応する部分画像を抽出し、抽出された部分画像を、対応する前記ショット点画像の部分画像と置換して、前記ショット点画像に含まれるスプライスを消去する画像修復部、
として機能させるプログラム。
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JP2018038801A JP7001265B2 (ja) | 2018-03-05 | 2018-03-05 | 映像修復システム、映像修復方法及びプログラム |
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JP2000074846A (ja) | 1998-08-31 | 2000-03-14 | Canon Inc | 画像処理装置およびその方法 |
JP2005223883A (ja) | 2004-01-09 | 2005-08-18 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 映像修復装置、映像修復方法及び映像修復プログラム |
JP2008522508A (ja) | 2004-11-30 | 2008-06-26 | ヒューレット−パッカード デベロップメント カンパニー エル.ピー. | デジタル映像のアーティファクト削減 |
JP2009130561A (ja) | 2007-11-22 | 2009-06-11 | Sony Corp | 撮像装置、撮像装置の制御方法および撮像装置の制御プログラム |
JP2018093426A (ja) | 2016-12-06 | 2018-06-14 | 国立大学法人 鹿児島大学 | 映像修復システム、映像修復方法及びプログラム |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2000074846A (ja) | 1998-08-31 | 2000-03-14 | Canon Inc | 画像処理装置およびその方法 |
JP2005223883A (ja) | 2004-01-09 | 2005-08-18 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 映像修復装置、映像修復方法及び映像修復プログラム |
JP2008522508A (ja) | 2004-11-30 | 2008-06-26 | ヒューレット−パッカード デベロップメント カンパニー エル.ピー. | デジタル映像のアーティファクト削減 |
JP2009130561A (ja) | 2007-11-22 | 2009-06-11 | Sony Corp | 撮像装置、撮像装置の制御方法および撮像装置の制御プログラム |
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