| 研究概要 |
非線形最適化計算による実写画像列からの3次元形状復元に関して、(1)画像特徴点の高精度追跡および(2)非線形最適化計算の安定化について研究を行い、以下の成果を得た。
(1)画像特徴点の高精度追跡
アフィン制約と奥行き制約という2種類の大局的な幾何学的制約を導入することによって、特徴点の高精度追跡を実現し、高品質な3次元モデルを自動生成するアルゴリズムを開発した。具体的には、視差のある2画像間の変形をアフィン変換で近似し初期特徴点を追跡した後、3次元形状復元を行い、特徴点の奥行き情報に基づいて対応点の探索範囲を設定し追跡する。これによって、大きな誤対応点を削除し信頼性の高い対応点を追加が可能となり、シミュレーション実験では36枚の画像から11,277特徴点、実画像実験では25枚の画像から15,751特徴点という高密度な3次元モデルを自動生成できることを確認した。
(2)非線形最適化計算の安定化
画像列からの形状復元問題は一般に非線形最適化問題となるが、非線形最適化計算では適切な初期値を与えないと局所解に陥り正解が得られないという問題がある。本研究では、建物等の全周囲形状復元問題に対して、従来より安定に解を求めることができる初期値設定法を開発した。この初期値設定法は、全周囲復元の問題設定を反映したものであり、多くの場面で適用することができる。また、局所解に陥った場合に解を修正することにより適正な形状復元を行う手法も開発した。シミュレーションおよび実画像を用いた実験を行い、本手法の有効性を示した。
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