JP7244738B2 - 差異検出装置及び差異検出プログラム - Google Patents
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Description
(第1実施形態)
図1は、差異検出装置1aの構成例を示す図である。差異検出装置1aは、画像間の差異を検出する情報処理装置である。画像は、例えば、人工衛星等によって上空から撮影された地上を表す画像である。画像間の差異は、例えば、異なる時刻に撮影されたほぼ同一空間を表す画像間の差異(変化領域)である。
図3は、学習部10の動作例を示すフローチャートである。図3に示されたフローチャートは、学習済であるモデル2を学習部10が検出部11に出力する動作例を示す。
図5は、画像復号部101の動作例を示すフローチャートである。画像復号部101は、学習対象の複数の画像ストリームを取得する(ステップS301)。画像復号部101は、画像フレーム群を画像ストリームから復号する(ステップS302)。画像復号部101は、画像フレーム群を画像分割部102に出力する(ステップS303)。画像復号部101は、1以上の符号化情報を、学習対象の画像ストリームごとに符号化特徴生成部104に出力する(ステップS304)。
図10は、差異検出部115の動作例を示すフローチャートである。差異検出部115は、検出対象の複数の画像ストリームにおける、画像ブロックと、その画像ブロックの画像特徴情報及び符号化特徴情報とを、異なる時刻に撮影された同一空間を表す画像ブロックごとに取得する(ステップS801)。
第2実施形態では、符号化特徴情報が画像化される点が、第1実施形態と相違する。第2実施形態では、第1実施形態との相違点を説明する。
図12は、符号化特徴画像化部106の動作例を示すフローチャートである。符号化特徴画像化部106は、1以上の符号化情報を、画像復号部101から取得する(ステップS901)。符号化特徴画像化部106は、1以上の符号化特徴画像を、画像ブロックごとに生成する。例えば、符号化特徴生成部104は、128×128のサイズの4個の符号化特徴画像を、256×256のサイズの画像ブロックごとに生成する(ステップS902)。符号化特徴画像化部106は、1以上の符号化特徴画像を画像ブロックごとに、パラメータ学習部105に出力する(ステップS903)。
Claims (8)
- 異なる時刻に撮影されたほぼ同一空間を表す第1の画像及び第2の画像と、前記第1の画像の符号化情報及び前記第2の画像の符号化情報との関連付けに基づいて、異なる時刻に撮影されたほぼ同一空間を表す第3の画像及び第4の画像の間の差異を検出する差異検出部を備え、
前記符号化情報は、符号化された前記第1の画像を含むデータと符号化された前記第2の画像を含むデータとから、前記第1の画像及び前記第2の画像に対して実行された各復号処理において逆変換処理が実行される前に取得された情報であり、
前記差異検出部は、前記関連付けに基づいて学習が実行された機械学習のモデルの出力値と一定の閾値との比較結果に基づいて、前記差異であるか否かを判定する、
差異検出装置。 - 前記第3の画像及び前記第4の画像は、画像に関するフレームを分割するブロックであり、
前記差異検出部は、前記フレームについて、前記第3の画像及び前記第4の画像の間の差異を前記ブロックごとに検出する、
請求項1に記載の差異検出装置。 - 前記関連付けは、前記機械学習のモデルにおける前段の各ニューラルネットワークの前記出力値の関連付けである、
請求項2に記載の差異検出装置。 - 前記第1の画像及び前記第2の画像の間に差異があると判定された場合に前記出力値が第1の値に近づき、前記第1の画像及び前記第2の画像の間に差異がないと判定された場合に前記出力値が第2の値に近づくように学習が実行された前記機械学習のモデルにおける後段のニューラルネットワークを更に備える、
請求項3に記載の差異検出装置。 - 前記符号化情報は、符号量と、イントラ予測モードと、変換係数と、画像に関する特徴とのいずれかの情報である、
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の差異検出装置。 - 前記符号化情報を画像形式に変換する変換部を更に備え、
前記差異検出部は、画像形式に変換された前記符号化情報に基づいて、前記第3の画像及び前記第4の画像の間の差異を検出する、
請求項1又は請求項2に記載の差異検出装置。 - 異なる時刻に撮影されたほぼ同一空間を表す第1の画像及び第2の画像と、前記第1の画像の符号化情報及び前記第2の画像の符号化情報との関連付けに基づいて、異なる時刻に撮影されたほぼ同一空間を表す第3の画像及び第4の画像の間の差異を検出する差異検出部を備え、
前記符号化情報は、符号化中の前記第1の画像を含むデータと符号化中の前記第2の画像を含むデータとから、前記第1の画像及び前記第2の画像に対して実行された符号化処理において変換処理が実行された後に取得された情報であり、
前記差異検出部は、前記関連付けに基づいて学習が実行された機械学習のモデルの出力値と一定の閾値との比較結果に基づいて、前記差異であるか否かを判定する、
差異検出装置。 - 請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の差異検出装置としてコンピュータを機能させるための差異検出プログラム。
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