2004 Fiscal Year Annual Research Report
非線形最適化計算による画像列からの3次元形状復元の研究
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16500118
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
浅田 尚紀 広島市立大学, 情報科学部, 教授 (10167885)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
椋木 雅之 広島市立大学, 情報科学部, 助教授 (20283640)
青山 正人 広島市立大学, 情報科学部, 助手 (40285424)
馬場 雅志 広島市立大学, 情報科学部, 助手 (30281281)
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| Keywords | 3次元形状復元 / 特徴点検出 / 非線形最適化 / 初期値設定 / 大局的幾何制約 |
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| Research Abstract |
非線形最適化計算による実写画像列からの3次元形状復元の研究を行い、本年度は画像特徴点の高精度追跡と非線形最適化計算の安定化に関して以下の研究成果を得た。
1.画像特徴点の高精度追跡
連続した画像列から特徴点を検出し画像間の対応付けを行う特徴点追跡に関して、従来は局所情報の精度を高めることで3次元形状復元の品質を高めるボトムアップ的なアプローチが中心であった。しかし、局所情報の高精度化だけでは特徴点の誤対応が発生する場合があり、3次元形状の品質を確実に向上させることは困難であった。本研究では、画像や3次元形状の大局的な幾何学的制約というトップダウン的なアプローチを導入することで、誤対応を排除しながら段階的に精度を高める方法を開発した。シミュレーション実験および実画像を用いた実験を行い、3次元形状復元の精度と特徴点の密度が向上することを確認した。
2.非線形最適化計算の安定化
画像列からの形状復元問題は、一般に非線形最適化問題となるが、非線形最適化では、初期値設定により局所解におちいり、正解が得られないことが問題とされている。本研究では、屋外建物の全周囲形状復元問題に対して、簡便な初期値設定を行い、非線形最適化により直接解を求める方法を開発した。この初期値は、全周囲復元の問題設定を反映したものであり、実場面において比較的広く適用できる。また、局所解におちいった場合に、解を修正することにより正しい形状復元を行う手法も開発した。画像数数百枚、特徴点数数百点のシミュレーションおよび実画像を用いた実験を行い、有効性を示した。
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