2019 Fiscal Year Research-status Report
複合鏡による多重鏡映像を用いたカメラキャリブレーション
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18K19815
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
延原 章平 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00423020)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / カメラキャリブレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度までの研究を通じて，画角の問題からキャリブレーション物体を用意することが困難であるような状況に対して，１点のみの特徴点という非常に簡便に実現できる物体であってもキャリブレーションが実行可能であることを示すことができた．またこの問題への取り組みを通じて，キャリブレーションを行うことと，そのような特徴点を検出して直接像・反射像を同定することが同義であるとの着想も得ることができていた．今年度はこの着想に基づいて，現在は人手によって行っている特徴点検出と直接像・反射像の同定を自動化することができるアルゴリズムに取り組んだ．
考案したアルゴリズムは効率的な枝刈りを複数備えたanalysis-by-synthesis的アプローチに基づいている．すなわち提案手法が特徴点１点の直接像・反射像のみから複合鏡のキャリブレーションを行うことができることを活かして直接像・反射像の仮説を全通り列挙することが現実的に可能であることを示すとともに，提案する複合鏡のキャリブレーション法が計算コストの低い線形解法であるにもかかわらずノイズに頑健であることを活かして，複合鏡のキャリブレーション結果を用いた枝刈りを効率的に行うことが可能であることを示した．
このアルゴリズムを様々な観測ノイズ条件の下で検証を行い，現実的な観測ノイズレベルの範囲では提案手法が常に真の直接像および反射像の解釈を発見することが可能であることを示すことができた．
また複合鏡に球面レンズを導入することで被写界深度を拡張することが可能であることを導出するとともに，実験的に検証することもできた．
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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
昨年度までに，複合鏡のキャリブレーションを通じて，画角の問題から平面参照物体を用意することが困難である状況においてもカメラキャリブレーションを行うことが可能であることを示すことができており，今年度は逆に，カメラキャリブレーションができているならば，直接像と反射像の同定が自動化できることを示すことができた．
また被写界深度の問題に対しては，複合鏡に球面レンズを導入することで被写界深度を拡張することが可能であることを導出するとともに，実験的に検証することもできた．
今後は直接像と反射像の同定とカメラキャリブレーションを同時に解くアルゴリズムに着手するとともに，球面レンズを用いた被写界深度の拡張についても定量的評価につなげる予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究によって，カメラキャリブレーション，複合鏡のキャリブレーション，直接像・反射像の同定，および被写界深度の拡張それぞれについて，個別に解法を得ることができた．今年度はこれらを統合した自動キャリブレーションの実現を目指す．
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| Causes of Carryover |
複合鏡および球面レンズを用いた実験装置の特注費用を計上していたが，当該年度に必要とした実験の範囲では既製品を組み合わせて装置を自作することで費用を圧縮することができた．今年度は実証実験に使用する機材及び試料の製作費として使用することを見込んでいる．
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