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本研究では、奥行き情報を画像から獲得する方法と、その奥行き情報に基づいて画像を合成する方法について研究を行った。
初めに多視点画像におけるエピポーラ幾何拘束条件によって奥行き情報を得る2つの方法を検討した。1つはステレオ画像であり、もう1つは多視点画像の特殊ケースである単眼画像中に鏡が存在する場合である。ステレオ画像では、相関法で検出されたエッジ部分の視差情報を水平方向に線形補間し、さらに垂直方向視差との無矛盾性に基づく補正を行うことで前景領域と背景領域の分離を高速に行う手法を提案し、実験によってその有効性を確認した。また鏡面を利用した画像合成では、物体上の4点とその鏡面中の対応点の画像座標を与えることでアフィン変換行列を求め、この行列から、移動する仮想物体の画像座標とその鏡面座標を得てアニメーションを作成するシステムを構築した。続いて、予めキャリブレーションされた複数台のカメラから得られる多視点動画像を用いて動物体のボリュームデータを計測し、それに基づいて3次元動き情報を獲得する方法を開発した。テクスチャ情報をボリュームデータ表面に張り付ければ、背景画像との合成を効果的に行うことが可能である。
一方、最も単純な奥行き情報の獲得法として対象物体の背景からの分離がある。本研究では物体の領域特徴を表す目的関数を定義し、これをHopfield neural networkで極小化することで領域の切り出しと動物体の輪郭追跡を行う方法を提案した。そして、実験によってその領域切り出しの有効性を明らかにした。
最後に、それぞれの奥行き情報によって画像の分離・合成を行うために、異なる環境で撮影された互いの画像の影響を軽減し、できるだけ違和感のない合成画像をえる手法を検討した。そして、物体の動き、色、明るさ、動きに伴う画像のブレを調整する手法を提案し、その有効性を示した。
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