| Research Abstract |
本研究では,車載カメラで撮影した画像から,自動的に街などの広域空間の詳細な形状や色の情報を獲得する手法を開発する.これは実世界取得の基礎的研究であり,これを実現するため,(1)全方位ステレオによる密な3次元形状の復元(2)時系列画像群からの車の位置姿勢推定(3)テクスチャの高精度化,を目指す.
平成21年度は,システムの基本的な実装を大きく3つ行った.以下にそれぞれの詳細を述べる.
(1)広範囲の密な3次元形状復元:広域を密に3次元復元するには,レンジセンサよりステレオカメラの方が適している.そこで,全方位ステレオによる密な形状復元を実装した.テクスチャ模様の無い部分は,グラフカットにより滑らかな形状復元を実現した.成果は日本ロボット学会講演会にて発表した.
(2)画像列を用いた高精度自己位置推定:全方位因子分解法を実装し,線形解法により精度の良い初期値を得て,さらに,全方位画像の場合,長いフレームにわたり特徴点の観測が可能であることから,時空間画像解析とバンドル調整法を組み合わせた,高精度化を実現した.さらに,建物などの繰り返しパターンに関して,曖昧性なく安定した処理が可能となる研究をフランスINRIAにて行った.
(課題3)時空間画像解析による高精度テクスチャ取得:建物テクスチャの取得においては,対向車や歩行者,電柱などを除去し,さらに車の揺れによるブレを除去することが求められる.そこで,時空間画像解析により,これらを除去し,ブレ除去処理を実装した.成果は,国内シンポジウムおよび国際会議で発表を行った.シンポジウムにおいては200件超のなかで3件のベストインタラクティブ賞を受賞した.
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