| 研究課題/領域番号 |
20K11887
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
三柴 数 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (40609038)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | ライトフィールド / 奥行き推定 / 視差推定 / ライトフィールドカメラ / 重み付き中央値フィルタ / 高速処理 / オクルージョン / マッチング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、視点及び空間から構成される4次元空間においてオクルージョンを考慮したライトフィールドカメラにおけるマッチングモデルを構築し、その性質を明らかにすることを目的とする。これを実現するために、分類・写像・統合から構成されるマッチングモデルに対し、各工程の処理を明らかにし、マッチング性能を評価する。さらにマッチングの応用研究であるライトフィールドカメラを用いた奥行き推定手法に提案モデルを適用して評価することで、応用性能を評価する。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の目的は、4次元空間においてオクルージョンを考慮したライトフィールドカメラにおけるマッチングモデルを構築し、その性質を明らかにすることであった。
最終的に本研究で得られた視差推定モデルは、オクルージョンを直接的には考慮せず、二つの4次元データ群を扱うことで間接的に考慮した設計となった。具体的には、オクルージョンを考慮せずに高速にマッチングを行い、その出力に対して4次元データに対する新たな重み付き中央値フィルタアルゴリズムを適用することで最終的な推定結果を得るものである。
本研究で得られたモデルに基づき、二つの4次元データ群を扱う、より高性能なモデルの開発が期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義は、ライトフィールドカメラにおける新たなマッチングモデルを構築し、その性能を明らかにしたことである。この成果は、ライトフィールド画像を含む多次元の画像処理研究における基盤となることが期待できる。
研究成果の社会的意義は、この成果が高品質なVR/AR体験の実現や自動運転車の安全性向上など、生活を豊かにする様々な応用に繋がる可能性があることである。視差の正確な推定は、画像の立体的な情報を正確に把握し、それを用いてより自然な視覚体験を提供するために不可欠である。この研究の成果が、それらの実現の一部となることが期待される。
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