| 研究概要 |
コンピュータビジョン,ロボットビジョンの分野では、ステレオ画像から両眼立体視の機構に基づくシーンの奥行き情報の抽出は重要な研究課題となっている。本研究では,このような奥行き情報の抽出を統計的推定による考え方に基づき定式化し,新しい数学的枠組みによる計算アルゴリズムについて考察を行った。すなわち,最大事後確率推定に基づき,奥行き情報抽出を評価関数を最小化するエネルギー最小化原理による最適化問題として定式化した。このとき最小化すべき評価関数の構成法と最適化法の開発が重要となる。
最小化すべき評価関数として,左右両画像の明るさの整合性,エッジ等の明るさの極大・極小値の整合性および奥きマップの先験的知識をくり込んだ左右の画像の視差に関するエネルギーの汎関数を定義した。この関数は一般的に非凸なものとなり,最適化の際に局所解へのトラップという問題が生ずる。従来までは,この問題を解決する手法としてシミュレーテッドアニーリング法(SA法)が提案されているが,計算量が膨大となり実用性に難点があることが指摘されている。
本研究では,SA法の決定論的近似である平均場アニーリング法を開発し,少ない計算量で最適解へ収束させるアルゴリズムを開発した。これによって画素単位の密な視差画像を得ることができ,視差画像の線過程やオクルージョンラベルを評価関数に組込んで最適化することにより,オクルージョン領域の認識も可能となった。この視差画像から線形変換によって絶対的な奥行き情報あるいは距離情報を得ることができる。
提案した手法の有効性を確認するため,ランダムドットによるステレオ画像,合成画像および自然画像を用いて計算機実験を行った結果,良好な奥行き情報を得ることができた。
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