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

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 25330197
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: 水上 嘉樹 山口大学, 創成科学研究科, 准教授 (60322252)
• Project Period (FY): 2013-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 両眼立体視 / サブピクセル視差 / ロボットビジョン

Outline of Annual Research Achievements

両眼立体視問題におけるサブピクセル視差の高精度検出を目的として、次の観点から提案手法の見直しを行っている。すなわち、（観点１）対応誤差（コスト）の定義、（観点２）コストボリュームに対するエッジ保存フィルタの反復適用、（観点３）左右画像の一方にしか撮影されない領域（オクルージョン領域）に対する妥当な視差の埋め込みの３つの観点である。
観点１の対応誤差（コスト）の定義については、左右画像を撮影する際に光源に対するカメラの相対位置が変化するために、撮影画像の明るさが変化してしまうという問題を緩和する必要がある。一般的な改善策は、画素の明るさに加えて（水平方向の）一次微分値を利用することであるが局所的な雑音の影響を受けやすいという問題がある。そこで、近傍領域の平均値に対する注目画素の差に着目した類似度を発案し、光源変化に対する安定性の改善が得られることを確認した。
観点２のコストボリュームに対するエッジ保存フィルタの反復適用は、信頼性が高い領域で得られた視差情報を周辺に伝搬させるために実施した。適度な反復条件を設定することによって、視差の精度を改善できることを確認している。
観点３の視差の埋め込みについては、現時点では決定的な改善策が得られていないが、観点２で述べたエッジ保存フィルタの反復適用の副次的効果としてオクルージョン領域の視差埋め込みをもたらすことが示唆されており、今後の検討を要する状況である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本研究で開発を目指しているサブピクセル視差の高精度検出では、リアルタイム性の高いアプリケーションへの適用を想定しているために、将来的に劇的な計算時間の短縮が見込める局所並列演算でアルゴリズムを構成することを原則としている。結果として、画像を局所領域毎に処理することになるために、物体輪郭を高い確度で決定することが困難となる。一方、視差の誤検出は物体輪郭の周辺で発生する傾向があるために、物体輪郭位置に誤りがあると、必然的に視差精度は低下することとなる。このような葛藤は両眼立体視問題に携わる研究者においては典型的なものの一つであり、本研究においても研究実績の概要で述べた幾つかの成果が得られてはいるものの、決定的な解決策を見いだせていないのが実情である。

Strategy for Future Research Activity

研究実績の概要で述べた３つの観点について引き続いて検討を行う。観点１の対応誤差（コスト）の定義については、注目画素の値と周辺画素の値をバイナリー列として表現するセンサス特徴の考慮を検討する。観点２のコストボリュームに対するエッジ保存フィルタの反復適用については、反復回数を含めたパラメータの最適化について、計算時間と精度改善の２つの観点から検討を行う。観点３の視差の埋め込みについては、left-right consistency check や semi-global matching を効果的に用いることで打開策を見出すように努める。