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1.複数のカメラから得られる画像情報を統合し、そこから対象の3次元構造を抽出するために、「対応度画像」と呼ぶ新しデータ構造を作成する方法を提案した。
2.「対応度画像」の性質を、合成画像を用いたシミュレーション実験により解析した。具体的には、用いる画像の枚数、対象表面のテクスチャ、画像に混入するノイズの大きさ等による影響を解析した。さらに、対応度画像上における、現実に存在し得る物体表面に対する制約条件を明らかにした。
3.1次元上に配列されたカメラから得られる画像の、各ライン上の信号を用いて作成した「2次元対応度画像」から、生物の進化と適応を模倣した遺伝的アルゴリズムを利用して、対象の3次元構造を抽出する手法を提案した。特に本手法の特徴は、
・従来のステレオ視で行なっていた、画像間の対応付けを行なわず、より安定に対象の3次元情報を抽出する。
・点毎の3次元位置を検出し、その上でさらに対象表面の構造を求めるという従来の方法に比べ、「対応度画像」という中間表現から直接表面モデルを求めることができる。
というところにある。
4.合成画像と実画像を用いた実験を行ない、上記手法の有効性を確認した。
5.本研究の位置づけをより明確にするため、ステレオ視全般に関する、技術サーベイを行ない、その結果を公表した。
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