動画像からの三次元復元におけるパラメータの自動決定に関する研究
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21K11961
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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 | Shiga University |
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Principal Investigator |
佐藤 智和 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (50362835)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 自由視点画像生成 / 三次元復元 / コンピュータビジョン / Structure from motion |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、専門家による知見なしにSfMの利用に必要なパラメータの決定と推定結果の信頼度の見積りを行う手法を開発することを目標に、4年間で以下の研究課題に取り組む。
(a)リファレンスデータを用いたカメラ位置・姿勢推定結果の信頼度算出手法の開発
(b)自由視点画像生成によるカメラ位置・姿勢の真値付き画像群の生成手法の開発
(c)生成画像を用いたパラメータの自動決定法の開発
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、画像群からの三次元復元を実現するStructure from Motion (SfM)法の実用時において障害となっていたパラメータ/モジュール決定の問題を解決する方法を開発している。2021年度は、研究項目(b): 自由視点画像生成によるカメラパスの真値付き画像群の生成手法の開発に取り組んだ。具体的には、自由視点画像生成において課題となっているView Dependent Texture Mappingにおける画像選択の問題について、画像の領域分割に基づいて画素単位ではなく領域単位での選択基準を一般的なVDTMの尺度に組み込む手法を開発した。
具体的には、まず三次元復元に用いる撮影画像群に画像の領域分割処理を適用する。次に、従来手法のテクスチャ選択基準に加え、新たに領域内画素数を用いた評価関数を定義する新たな評価関数を用いて、領域内画素数が多い領域の画素を優先して選択することで、同一の物体領域上のテクスチャが同じ入力画像から選ばれるようにし、テクスチャの光学的・幾何学的光学的・幾何学的不連続を軽減する。また、三次元三次元復元の復元の誤差等によ誤差等によってって自由視点画像上に生じる欠損を、ホモグラフィ変換を用いて補完する。
開発した手法について画像生成実験を実施し、小物体や屋外環境のシーンを対象として自由視点画像を生成することで、手法の効果を検証した。その結果、手法を用いない場合と比較して物体の輪郭上に生じるアーティファクトを低減できることを確認した。
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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
計画に基づいて研究項目(b)を推進し、従来手法の課題であった自由視点画像上のアーティファクトを低減できることを確認できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究項目(c)を推進する。具体的には自由視点画像や実写画像を対象としてSfMを実行し、推定結果から得られる特徴量からSfMの推定の精度を見積もる手法を開発する。
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
