可視光から近赤外光域における波長分散とBPF絞りを用いたアオリ撮像による距離推定
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21K03974
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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 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Fukuyama University |
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Principal Investigator |
池岡 宏 福山大学, 工学部, 准教授 (20579966)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 距離推定 / アオリ光学系 / カラーフィルタ絞り / BPF絞り / 赤外光 / ３次元形状復元 / アオリ光学 / 鮮鋭度 |
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| Outline of Research at the Start |
鮮鋭度（ぼけ量）の異なる２枚以上の画像から距離推定を行うDepth-from-Defocus(DFD)方
式に，撮像面とレンズ主面を非平行に配置したアオリ光学系を導入することで， (1)低コス
ト，(2)実時間対応，(3)外乱に頑健，というDFD方式の特徴に加え(4)広範囲推定の４要件を
備えた車載用途に適した距離推定システムを実現できる．なお，本研究の目的は，可視光域
から近赤外光域における波長分散やバンドパスフィルタ絞り（BPF絞り）を活用して得られ
た鮮鋭度分布の異なる画像群を利用し，本方式の距離推定精度の向上を図ることである．
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| Outline of Annual Research Achievements |
アオリ光学系に赤色通過フィルタ絞りを設置した距離推定手法の精度向上について検討することで，「低コスト，実時間対応，外乱に頑健，広範囲推定」の４要件を備えた距離推定（３次元形状認識）システムを開発することが，本研究の目的である．なおその際，アオリ光学系の内部に赤色通過フィルタを追加設置することで，１回の撮影にて被写界深度の異なる２枚の画像を取得する方式を提案している．この方式における事前のぼけのモデル化において新たな工夫を加えることで，距離推定精度の向上を図った．具体的には，ぼけ情報を取得する際に，当該画素におけるエッジ勾配方向を考慮することで，より正確なぼけ情報の抽出ができるようにした．さらに，y座標に応じたぼけ量変化の様子をガウス関数でモデル化する際に，各y軸において既定閾値以上のエッジの画素数を重みとして利用した重み付き最小二乗法を用いることで，よりノイズに頑健な手法になるよう工夫を行った．
従来手法と以上二つの改善を加えた提案手法それぞれについて，距離計測実験を行い，有効性について検討した．なお，本実験における撮影対象には，公道における車体を撮影・印刷したターゲットボードを用いることで，本実験を実施した．この結果をヒストグラムを使ったデータ比較によると，提案手法では正しい距離値に近い値が多くの画素位置で得られているのに対し，従来手法では距離値のばらつきが目立っていた．したがって，本研究の当初の目的である距離推定精度の向上を達成できたといえる．なお，これらの成果については，国際会議でも発表済みである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
おおむね当初の予定通り実験および発表を実施している．
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| Strategy for Future Research Activity |
本システムにAI(ディープラーニング)を導入することについて検討する．これは，レンズ収差の影響を大きく受けるぼけモデルの生成にあたって，単純な光学理論のみで対処ができず，実際光学収差を考慮した様々なぼけモデルを考案してきたものの，それらの対応では不充分であった．そこで，近年注目されている学習データの準備を低コスト化できる半教師あり学習を用いたAIを利用することで，収差の影響を充分に除去可能なぼけモデル生成の実現について，その可能性を探る予定である．
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
