2013 Fiscal Year Research-status Report
高精度両眼立体視手法の高速化および応用に関する研究
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25330197
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
水上 嘉樹 山口大学, 理工学研究科, 准教授 (60322252)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | サブピクセル視差 / 高精度化 / 高速化 / ガイディッドフィルタ / バイラテラルフィルタ / パラメータ調整 / 頑強性 / 並列プログラミング |
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| Research Abstract |
25年度当初の計画に基づいて、提案するサブピクセル視差計算手法の高精度化および高速化を行った。
最初の課題である高精度化については、コストボリュームフィルタリングにおける適用フィルタの検討を目的として、ガイディッドフィルタとバイラテラルフィルタの比較実験を行った。加えて、フィルタに関するパラメータの最適化について検討を行った。ミドルベリー大学によって提供されている評価用データベースに含まれる複数のステレオ画像（Tsukuba, Venus, Teddy, Cones）を使用した。画像を構成する領域を、非オクルージョン領域、全画像領域、視差不連続領域の３つに分けて議論を行った。得られた結果から、ガイディッドフィルタは、TsukubaとVenusの視差不連続領域以外の全ての条件においてより高精度なサブピクセル視差を与えることを確認した。さらに、フィルタパラメータを最適化することによって、従来手法の中でトップレベルのサブピクセル視差精度を計算できることが確認した（平成25年10月時点）。視差精度を平均値で比較するだけでなく、視差精度や相対順位の分散値に基づいて議論したところ、提案手法は異なるステレオ画像に対して頑強な視差推定が可能であることが示された。
もう一方の課題である高速化については、グラフィックプロセッサを活用した並列プログラミングを行うことにより、数十倍の計算速度を達成できることを明らかにした。これにより1秒程度で高精度なサブピクセル視差を得ることが可能になった。
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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
研究実績の概要で述べたように、提案手法の高精度化および高速化について着実に研究成果が得られている。提案手法はピクセル単位視差を初期値としてサブピクセル視差の推定を行うために、初期値であるピクセル単位視差の精度に最終結果が大きく依存する。よって、ピクセル単位視差の高精度推定が引き続いての課題である。本件については、十分な進展が得られなかったことを踏まえて、次年度以降の検討を継続したい。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成26年度の推進方策として、以下の３点について検討を行う。
１．画素単位視差の推定精度の改善：サブピクセル視差推定時の初期値となる画素単位視差の高精度推定について検討を行う。
２．オプティカルフロー計算問題へ適用するための効率化：両眼立体視問題は１次元視差を計算すれば良いのに対して、オプティカルフロー問題では２次元変位を計算する必要がある。この際、単純にアルゴリズムを拡張すると計算量およびメモリ使用量が膨大になり現実的ではない。よって、アルゴリズム効率化の可能性について検討する。
３．マルチビュー拡張：外部パラメータが未知である複数のカメラから撮影された画像群に基づいて、三次元情報を再構成するためには、外部パラメータおよび奥行情報を同時に推定する必要がある。従来手法の多くは、空間をグリッド上に分割する手法、多角形メッシュを用いる手法、デプスマップを用いる手法に分類できる。提案手法をマルチビュー拡張するために、デプスマップを用いる手法の枠組みを採用することを検討する。
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