2020 Fiscal Year Annual Research Report
3D Shape Modeling from Sparse Multi-view Images
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18K11352
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
岡部 誠 静岡大学, 工学部, 准教授 (40557211)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | CT / テクスチャ合成 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
CTによるボリュームのモデリングには、相当数(通常、数百枚程度)のソノグラム画像(X線写真など)が必要となる。研究代表者はソノグラム画像の枚数を大幅に減らしても(数枚または1枚からでも)高画質なボリュームをモデリングできる技術を開発している。これが実現すれば、1)医療でCTを用いる際、撮影時間を短縮し被写体に与える負担を軽減できる、2)自然現象(煙／炎／液体などの流体、樹木などの植物)のモデリングにCTを用いる際、必要なカメラの台数が減らせる、3)ソノグラム画像が少数なら各画像をユーザが直接編集でき、形状デザインのためのインタラクティブなソフトウェアが開発できる、という3つのメリットがある。令和２年度はボリュームの角度を変えて描画した画像の質感と入力画像の質感の差をコストと考え、それを最小化しながらボリュームをモデリングすることで、どの角度から見ても入力画像と同じ質感を持つボリュームが得られる技術を開発した。研究代表者のここまでの研究で2枚の入力画像のみからでもある程度の樹木をモデリングできることが分かった。また、より多くの入力画像を準備できるなら、より高精度な形状をモデリングできることも分かった。上記の質感を記述するためにテクスチャ合成技術を用いているが、この部分が計算のボトルネックになっていた。手法を最適化し効率良いアルゴリズムを提案することで実用性の向上に取り組んだ。現在の問題点は、モデリングした物体の構造が破綻してしまう場合があることである。例えば樹木であれば、枝の途切れ(枝が宙に浮いてしまう)などが見られる。こういった3次元構造的な破綻は医療画像や工業製品のモデリングにおいて致命的なため、今後、何としても解決したい。この原因はテクスチャ合成手法の未熟さにあることが分かっているため、今後はここを重点的に研究していきたい。
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Research Products
(11 results)
