Construction of a 4D matching model considering occlusion for a light field camera
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20K11887
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
Mishiba Kazu 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (40609038)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | ライトフィールド / 奥行き推定 / 視差推定 / ライトフィールドカメラ / 重み付き中央値フィルタ / 高速処理 / オクルージョン / マッチング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、視点及び空間から構成される4次元空間においてオクルージョンを考慮したライトフィールドカメラにおけるマッチングモデルを構築し、その性質を明らかにすることを目的とする。これを実現するために、分類・写像・統合から構成されるマッチングモデルに対し、各工程の処理を明らかにし、マッチング性能を評価する。さらにマッチングの応用研究であるライトフィールドカメラを用いた奥行き推定手法に提案モデルを適用して評価することで、応用性能を評価する。
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this research project was to construct a matching model in a light-field camera that takes occlusion into account in 4D space and to clarify its properties.
Finally, the disparity estimation model obtained in this study was designed not to take occlusion into account directly, but to take it into account indirectly by handling two 4D data sets. Specifically, the final estimation results were obtained by performing a fast matching without considering occlusion and applying a new weighted median filter algorithm for the 4D data to the output.
Based on the model obtained in this study, it is expected that a higher-performance model that handles two sets of 4D data will be developed.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
研究成果の学術的意義は、ライトフィールドカメラにおける新たなマッチングモデルを構築し、その性能を明らかにしたことである。この成果は、ライトフィールド画像を含む多次元の画像処理研究における基盤となることが期待できる。
研究成果の社会的意義は、この成果が高品質なVR/AR体験の実現や自動運転車の安全性向上など、生活を豊かにする様々な応用に繋がる可能性があることである。視差の正確な推定は、画像の立体的な情報を正確に把握し、それを用いてより自然な視覚体験を提供するために不可欠である。この研究の成果が、それらの実現の一部となることが期待される。
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Report
(4 results)
Research Products
(2 results)
