| 研究概要 |
マルチメディア通信や仮想現実では写実性の高い画像を高速に作成する技術が求められている.実写画像(実空間)とCG画像(仮想空間)を合成し,実写画像並みのリアルな合成画像を作成するには,撮像過程の忠実なモデル化と正確なカメラキャリブレーションに基づくCG画像の生成が必要である.そこで本研究では,(1)ズーム・フォーカス・アイリス統合カメラモデルの設計,(2)統合カメラモデルのキャリブレーション手法の開発,(3)統合カメラモデルを用いた画像合成法の開発,について検討した.
今年度は,統合カメラモデルと画像合成に関して以下の研究成果を得た.
● ズーム,フォーカス,アイリスの3種類のレンズパラメータを統一的に記述する統合カメラモデルを構成した.
●統合カメラモデルを用いて電動ズームレンズのキャリブレーションを行い,カメラモデルの検証とキャリブレーション精度の評価を行った.
● 逆投影ぼけモデルに基づいて実写画像と同等の正確なぼけ画像を生成する多重Zバッファアルゴリズムを構成した.
● 多重Zバッファアルゴリズムを統合カメラモデルに適用することによって,ズーム,フォーカス,アイリスを変化させた画像の生成が可能となった.
● 複数枚の実写画像と多数の仮想物体で構成されたシーンを対象に,連続的にズーム,フォーカス,アイリスを変化した画像を作成し,高品質な画像合成が可能であることを示した.
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