2020 Fiscal Year Research-status Report
非伝統的モデルに基づく画像列からの物体形状・照明解析
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20K11866
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
右田 剛史 岡山大学, 自然科学研究科, 助教 (90362954)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ３次元形状復元 / 未校正照度差ステレオ法 / レイトレーシング / GPU / 非線形最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では未校正照度差ステレオ法の高度化を目指している．この手法は画像生成の逆問題として定式化され，推定パラメータに基づく生成画像と入力画像の差を最小化するようにパラメータを反復的に最適化するものであり，順計算である画像生成を繰り返し行う必要がある．この部分で画像生成専用ハードウェア（GPU）での計算を前提とした CG の各種アルゴリズムを利用することは，機能の高度化や計算の高速化に極めて有効であると考えられる．
本年度は，従来の2次曲面（楕円体および一葉双曲面）を利用した推定手法を3つの観点で拡張し国際会議において発表した．(i) 4次の超楕円体も利用できるように補助的目的関数を拡張した．(ii) 前述の補助的関数の計算は，影を計算する１段レイトレーシングと酷似していることから，これらを共通化しGPU上で実行されるシェーダとして実装し，物体の影の影響を考慮することによる光源方向推定の安定化を図った．(iii) また，生成したCG画像を直接 GPU によって解析することにより，CPU を介することによるオーバーヘッドを低減しており，更に高度な画像生成モデルと組み合わせるための基本技術が確立された．ただし，現時点では計算の一部が効率的ではない実装となっていることや，今後の拡張性などに関して課題も残っている．
前述の更に高度な画像生成モデルとは，例えば，複雑な形状，深いレイトレーシング，複雑な反射，非無限遠点光源，非線形投影モデル等であり，また非線形最適化解法の改良も課題である．それらの効率的な実装法および理論について，これに要するハードウェアを購入するとともに，検討を進めている．
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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
本研究課題の中心を成すGPUによる画像生成に基づくパラメータ推定法に一定の進捗があった．また，未完成部分も検討は進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
R2年度に発表した内容に基づき改良を行い，機能を高度化する．
ここには，R2年度に検討したが十分な水準に達していない機能を完成させることも含まれる．
また，R2年度にあまり検討が進んでいない部分の検討を本格化させる．
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| Causes of Carryover |
国際会議の旅費・参加費として予定していたが，COVID-19の影響によりオンライン実施されたことにより旅費は不要となり参加費も低減されたため，残額となった．今後COVID-19の影響を注視しつつ，有効に使用する予定である．
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