2011 Fiscal Year Annual Research Report
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21240015
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
奥富 正敏 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (00262303)
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| Keywords | ステレオ計測 / サーフェス生成 / 画像レジストレーション |
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| Research Abstract |
本年度の計画では、画像間の特徴点対応を利用して推定の安定性を向上させるとともに、プログレッシブサーフェス生成をリアルタイムで実現するシステムを作成することであった。本年度では、画像間の特徴点対応に基づいて、単眼動画像からプログレッシブに3次元復元を行うStructure from Motion(SfM)の技術を開発した。ここでは、3次元復元に適した画像や特徴点を選択することで、効率的かつ安定な3次元復元を実現した。そして、画像中の特徴点とDelaunayt riangulationを利用して画像上に三角メッシュを生成し、メッシュ全頂点の3次元位置をリアルタイムに推定するプログレッシブサーフェス生成技術を開発した。このサーフェス生成では、前記SfMによる3次元点の復元結果を拘束として、各三角形パッチの位置・姿勢をそれぞれ独立に推定する。これにより、大規模な線形システムを解く必要がなくなるため、特別なハードウェアを用いなくてもリアルタイムのプログレッシブサーフェス生成が実現できた。なお、このサーフェス生成手法を用いたシステムは、平成24年6月に学会でデモンストレーションを行う予定である。その他の研究成果として、前記SfMの初期復元に不可欠な画像間の基礎行列をグローバル最適化により推定する手法、および、アウトライヤを含む特徴点対応からSfMを行うための効率的な最適化手法を開発した。また、ダイレクトイメージアライメントを用いたカメラ運動手法において、最適化におけるパラメータ更新規則の近似方法の違いによる推定精度の比較を行った。
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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
本年度の目標であるプログレッシブサーフェス生成をリアルタイムに実現するシステムの構築は、ほぼその目標どおりに実現できた。当初の計画ではハードウェアによる実装を用いてリアルタイム推定を実現する予定であったが、本年度に開発した各三角パッチを独立して推定するアルゴリズムにより、ハードウェアを利用しなくても、撮影しながらその場でサーフェス推定を行えるようになった。これは、今後の改良に対しても優位性がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在作成中のデモシステム作成の完成度を高める。より具体的には,様々なシーンへ適用して安定性や推定精度の評価を行いつつ、精度向上のためのアルゴリズムの改良を行う。
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