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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次元構造を安定に抽出するために、「ステレオ対応度空間」と呼ぶ新しいデータ構造を作成する方法を提案した。
2.上記ステレオ対応度空間の性質を明らかにし、さらにステレオ対応度空間中における、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.さらに、上記ステレオ対応度空間から、対象表面を探索し、対象の3次元形状モデルを直接求める方法を検討した。そのための具体的な手法として、
・遺伝的アルゴリズム(GA)により、任意形状の3角形パッチからなる対象のサーフェスモデルを求める方法
・ハフ変換を用いて、対象の表面を形成する平面を同定し、さらにその平面の境界を求める方法を提案した。
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、並びに現状の問題点を明らかにした。特に、上記のGAを用いる手法により、従来のステレオ法では難しかった、対象形状のエッジや輪郭が正確に得られる可能性が示された。
5.また、バーチャルリアリティ等への応用を想定し、多視点画像を元に、任意視点画像を生成するための、新たな手法を開発した。
b.さらに、自律移動ロボットへの応用を想定し、多視点画像から走行可能な道路領域を検出する手法を開発した。
7.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と今後の展望を行なった。
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