2011 Fiscal Year Annual Research Report
視体積交差を介した物体シルエット抽出とカメラ位置姿勢推定
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22500146
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
東海林 健二 宇都宮大学, 工学研究科, 教授 (70143188)
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| Keywords | 視体積交差 / 画像処理 / 最適化 |
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| Research Abstract |
対象物体の3次元形状を多数めカメラで取得した画像情報から得る手法として、視体積交差がある。視体積交差を考える上での三要素は、A:3次元物体、B:シルエット、C:カメラ外部パラメータ(カメラ位置姿勢)である。B+C→Aが視体積交差、A+C→Bが投影である。本研究では、視体積交差(B+C→A)と投影(A+C→B)を繰り返すことにより、カメラ撮影画像から物体のシルエットBを矛盾の少ない形で取り出す方法と、カメラ位置姿勢Cを推定する方法を提案し、対象物体や人物を仲間同士で取り囲み、手持ちのカメラで同時に撮影したスナップ写真群から少ない手間で対象物体形状を得ることを狙うものである。本年度の研究結果を以下に示す。
1.視体積交差におけるカメラ位置ずれが復元形状に及ぼす影響
対象物体や人物を仲間同士で取り囲み、手持ちのカメラで撮影する場合,正確なカメラの位置姿勢を計測することは難しい。誤差を含んだカメラ位置パラメータを固定して,視体積交差と投影を繰り返す提案手法を適用してカメラ姿勢パラメータを最適化する効果を,カメラ位置の誤差と復元形状の誤差の関係としてシミュレーション実験により調べた。その結果,最適化しない場合は,カメラ位置の誤差の標準偏差に対して復元形状の誤差の平均ボクセル数が急激に増加した。一方,提案手法で最適化を行った場合はゆるやかな増加にとどまり,カメラ位置の誤差が小さい範囲では復元形状への影響はほとんどないことを確認した。
2.深度センサーを併用したシルエット抽出手法の提案
対象を取り囲んで撮影する複数カメラのうち,1台を深度センサーに置き換え,一方向からの奥行き情報を得て,対象物体表面の片面の3次元情報を得る。これを利用して,残りの通常カメラの撮影画像上での物体の位置を特定し,これを物体シードとしてグラフカットにより物体シルエット抽出を行う手法の提案と実験を行い、有効性を確認した。
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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
カメラ位置姿勢のうち,カメラ位置の推定は難しいことがわかった。一方,当初の計画には無かった深度センサーを併用することにより,シルエット抽出は容易になり,実現可能性が高くなったと判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は,カメラ位置は既知として固定し,カメラ姿勢と物体シルエットを最適化する。そのとき,深度センサーを用いて物体シードを設定し,シルエットの初期値を得る。当初は屋外での撮影を想定していたが,利用する深度センサーは,原理上,日中の屋外での使用は困難であるので,撮影環境は屋内に限定することとする。
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