研究課題
基盤研究(C)
本研究は、ステレオマッチング問題を高精度かつ高速に解決する一手法を提案すると共に、その手法を核とした3次元概略市街地図自動作成システムの開発を試みた。その研究成果は以下にまとめられる。1)新しいステレオマッチング手法ステレオマッチング問題の課題とは、隠れや順序逆転を含んだステレオ画像に対して、特徴点間の対応付けを、精度良くかつ高速に求めることである。筆者らは、シナジェティクスという自律的複雑系の数理モデルに基づくステレオマッチング法を提案し、さらにその高速化アルゴリズムを開発し、高精度と高速化を併有したステレオマッチング法を開発した。2)ステレオ法に基づく3次元概略地図の自動作成高度なナビゲーションのニーズの拡大と共に、ディジタル地図は2次元から3次元へと発展している。3次元ディジタル地図作成の最大の課題は、大掛かりな3次元計測やテキスチャ計測によるコスト高にある。そこで、市街地を撮影した2枚のステレオ画像から、ポリゴンモデルによる3次元概略地図を自動的に生成する手順とそれを実現する方法を研究し、(1)ステレオ画像から、建物、道路、空、街路樹等の対象物の領域分割、(2)各対象のステレオマッチングによる3次元情報の取得、(3)各対象の3次元情報に対するポリゴンモデルの当てはめ、(4)3次元テキスチャの貼り付け、なる手順を提案した。(1)〜(3)について、まだ完全ではないが、有効な方法を開発した。3)ステレオ法に基づく3次元情報を用いた物体認識ステレオ法に基づく3次元概略地図の自動作成においては、対象となる建物の形状を3次元情報から推定する必要がある。本研究では、この課題を一般化し、ステレオ法による対象のノイズを含んだ3次元情報から対象の物体数や形状を認識する方法にも取り組み、新たな手法を提案した。すなわち、(1)ステレオ法によって得られた対象の特徴点の3次元情報に対するK-meansクラスタリングと物体数判定基準により物体数を認識し、(2)各物体ごとのクラスタリングデータに対して、線形多様体法に基づくノイズクラスタリングを適用して形状モデルを推定し、物体を認識するものである。現状では、対象数が3以内で、対象が互いに接していない場合に、有効な方法となっている。
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すべて 雑誌論文 (33件)
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