| Budget Amount *help |
¥3,000,000 (Direct Cost: ¥3,000,000)
Fiscal Year 2006: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2005: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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| Research Abstract |
1.距離画像とカラー画像のレジストレーション手法の構築を目的とし,研究を継続・発展した.
昨年度に引き続き,レジストレーション後の処理に特に注力し,3次元モデルのカラー画像の補正手法を構築した.デジタルスチルカメラなどで入力されるカラー画像は,撮影時の照明環境の影響を受け,対象物体の反射特性を正確に反映したものにはならない.これに対し,本研究でレジストレーションのキーとして用いている距離濃淡画像は,取得時の照明条件,すなわちレーザパワーやレーザの照射方向が既知であり,また計測される距離画像から,距離情報ならびに面の局所的な傾き情報も既知である.これらの情報を用いることで,距離濃淡画像の輝度値から対象物体の正確な反射特性を得ることが可能である.これをリファレンスとしてカラー画像の輝度値の補正を行う手法を提案した.昨年度は輝度値の補正のみであったが,これだと照明色の影響を除去することはできない.そこで,Lehmannの手法を利用し,照明色推定を行って,その補正を行う手法を確立した.本手法は,鏡面反射を含む色領域近傍での色の変化に着目し,rg色度空間で色の変化が直線となることを利用して複数の直線の交点として照明色を求める手法である.この手法をこれまでに確率した輝度補正手法と組み合わせることで,距離画像にレジストレーションされたカラー画像の補正手法を完成することができた.さらに,複数の距離画像をレジストレーションして構築される3Dモデルの距離濃淡画像に対して,これまでに構築した距離画像とカラー画像のレジストレーション手法を拡張することを実現した.
2.上記研究に関連して,マルチスポット光を用いた小型距離画像センサを改良し,高速に距離画像を取得可能なヒューマノイドなどの移動ロボット用の視覚のプロトタイプを構築することが出来た.
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