การลบภาพวัตถุสำหรับระบบจัดทำแผนที่ชนิดเคลื่อนที่โดยใช้โครงข่ายเจเนอเรทีฟแอดเวอเซอเรียล

Object removals for mobile mapping system using generative adversarial network

Name: อาซีซ่าร์ ลอดิง

keyword: การลบภาพวัตถุ

LCSH: Generative adversarial networks (Computer networks)

; ระบบจัดทำแผนที่แบบเคลื่อนที่

; LiDAR

ThaSH: ระบบการจัดเก็บและค้นคืนสารสนเทศ -- แผนที่

; เครือข่ายเจเนอเรทีฟแอดเวอเซอเรียล

ThaSH: การประมวลผลภาพ

; GANs.

ThaSH: ระบบการสร้างภาพ

Abstract: ระบบจัดทำแผนที่ชนิดเคลื่อนที่ (mobile mapping system) เป็นเทคโนโลยีช่วยเก็บข้อมูล โดยใช้ยานพาหนะเพื่อบันทึกภาพแบบ 360 องศาที่มีความละเอียดสูงมาก (high definition) ระหว่างเคลื่อนที่ผ่านพื้นที่สำรวจ อย่างไรก็ตามในการนำภาพที่บันทึกไปใช้งานจำเป็นจะต้องผ่านการประมวลผลเพื่อลบข้อมูลที่ไม่ต้องการออกจากภาพ แม้ว่าปัจจุบันมีงานวิจัยจำนวนหนึ่งนำเสนอเทคนิคกาารลบและเติมวัตถุในภาพถ่าย อย่างไรก็ตามเนื่องด้วยคุณลักษณะของภาพแบบ 360 องศา ที่แตกต่างจากภาพถ่ายดิจิทัลทั่วไป ส่งผลให้เทคนิคดังกล่าวอาจไม่สามารถใช้ลบวัตถุในภาพ แบบ 360 องศาได้อย่างสมบูรณ์ และอาจต้องใช้เวลาในการประมวลผลค่อนข้างมาก งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอวิธีการลบและเติมวัตถุในภาพแบบ 360 องศาความละเอียดสูงมากด้วยเทคนิค Generative Adversarial Network (GAN) โดยภาพอินพุตจะถูกแปลงให้อยู่ในระบบพิกัดทรงกลม (Spherical coordinate system) เพื่อลบวัตถุเป้าหมายที่มีตำแหน่งอยู่ด้านล่างของภาพ ซึ่งคือรถสำรวจ จากนั้นจึงทำการเติมภาพส่วนที่ถูกลบออกโดย GAN ซึ่งถูกฝึกฝนให้สร้างภาพใหม่ แทนที่ภาพวัตถุเป้าหมายที่ต้องการลบ วิธีการที่นำเสนอนี้มีข้อดีหลายประการ ได้แก่ 1) สามารถ นำไปใช้ลบภาพวัตถุเป้าหมายในภาพได้โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลอื่นมาช่วย 2) คุณภาพของภาพที่ถูกเติมใกล้เคียงกับภาพจริงและผสานอย่างกลมกลืนกับสภาพแวดล้อม นอกจากวิธีการดังกล่าวยังใช้เวลาในการประมวลไม่มาก จึงเป็นวิธีที่มีความเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับระบบจัดทำแผนที่ชนิดเคลื่อนที่ซึ่งต้องการความรวดเร็วในการประมวลผลภาพจำนวนมาก

Abstract: Mobile mapping systems (MMS) capture geospatial data using vehicle-mounted sensors and cameras for generating digital maps from capturing equirectangular panoramic images with high definition. However, the collected images contain unwanted information that needs to be remove for further use. Although object removal approaches have been proposed, these methods may not be well-suited for MMS imagery due to their unique characteristics and processing requirements and require more time processing. In this study, we propose a Generative Adversarial Network (GAN)-based technique tailored to remove unwanted vehicles from MMS scenes. To handle the challenge of inpainting full panoramic scenes, we convert MMS images into spherical coordinate system to extract viewports containing target vehicles and remove target from image. Subsequently, a Pix2Pix-based inpainting network is employed to inpaint the target object in viewport. Our approach has many advantages such as 1) our method can inpaint target object not required information other than information in one image 2) our method preserves the output quality while efficiently processing large raw MMS image datasets. Considering the characteristics of MMS datasets, our approach is appropriate for MMS image datasets that require computational efficiency.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: ลือพล พิพานเมฆาภรณ์

Role: ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Email : luepol.p@sci.kmutnb.ac.th

Created: 2567

Modified: 2026-01-16

Issued: 2568-12-01

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิทยาการคอมพิวเตอร์

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B17723346.pdf	9.3 MB

ใช้เวลา

-0.968916 วินาที