Google、ストリートビューで使用の画像同士の繋ぎ目をより自然にする新スティッチアルゴリズムを発表。画像全体の整合性を崩さず重複領域を微妙に歪ませるアプローチ

Google Researchは、Googleストリートビューで使用する画像同士の繋ぎ目をより自然にする新たなスティッチ技術のアルゴリズムを発表しました。

今回発表されたスティッチアプローチは、2つの画像が重なり合う領域内で整列させるように各画像を微妙に歪ませるアイディアです。

アイディアは、同社が以前から研究していたオプティカルフローに基づいた技術をベースとしており、重なり合った画像の位置をピクセル単位で見つけ、重複領域のすべての対応する点を歪ませ整列させることで繋ぎ目をシームレスに結合させます。

これにより繋ぎ目は修復しますが、一方で画像全体の整合性が崩れてしまう問題が浮上します。そこで、整合性問題に対応するために、同社オープンソースの非線形最適化C++ライブラリ「Ceres Solver」を使用することで、最終的なワーピングの非線形最適化を解決します。

本アルゴリズムは、最近Googleストリートビュースティッチパイプラインに導入され、現在進行形で既存のパノラマ画像を修復していっています。

 

関連

Google、ストリートビューのパノラマ画像をDeep Learningを用いてプロフェッショナルな画像に加工する実験的技術を発表。ロボットがプロレベルの写真を創造する未来 | Seamless

アーカイブ

ページ上部へ戻る