ライトフィールドカメラにおけるGPUを用いた高速奥行き推定アルゴリズムの構築

2018 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 17K17889
• 研究機関: 鳥取大学
• 研究代表者: 三柴 数 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (40609038)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: ライトフィールドカメラ / GPU / 高速化 / ノイズ除去

研究実績の概要

ライトフィールドカメラにおけるGPUを用いた高速奥行き推定アルゴリズムの構築に向け、平成30年度の当初計画では奥行きの初期推定時に適応的空間サンプリングを行うことで計算コストを削減する手法の考案および性能評価を行うことを予定していた。その前段階として、一様空間サンプリングを行った場合の計算コスト削減効果と推定精度低下の関係を調査したところ、計算コスト削減効果がわずかであったことに対して推定精度の低下が予想以上に大きく、適応的空間サンプリングにおいても同様の問題が生じることが懸念された。
そのため、平成31年度に実施予定であった、奥行き解像度のアップサンプリングおよびノイズ除去について、先に取り組んだ。奥行き解像度のアップサンプリングについては、従来のステレオマッチングにおいて用いられているサブピクセル推定手法を適用した。またノイズ除去については最適化問題の近似解を高速に求める手法を提案した。
アルゴリズムの性能評価については以下の通りの結果が得られた。評価は計算時間および奥行き推定精度について行った。従来手法が推定に数分～数十分かかっていたのに対し、提案手法は数秒での推定が可能である。また、ノイズ除去アルゴリズムが高精度であったため、従来の高い推定精度を持つ手法と比較して同程度の推定精度が得られた。
ノイズ除去アルゴリズムについては当初は最適化問題として解く方法とは別の高速に動作する方法について検討しており、それなりに高い精度を得ることができていた。しかし、得られた仕組みを少し変更することで、最適化問題の近似解を高速に得られることに気づいたため、高速かつ高精度な手法を導くことができた。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

平成31年度に実施予定であった内容の一部を平成30年度に行い、また平成30年度に実施予定であった内容の一部を平成31年度に行うこととなった。このように取り組む順序については変更があったが、当初目的である高速奥行き推定アルゴリズムの構築に対しては順調に成果をあげている。

今後の研究の推進方策

まず、当初計画において平成30年度に実施予定であった、奥行きの適応的空間サンプリングについて検討する。その後、当初の計画通り、空間補間、奥行き補間、ノイズ除去の統一的な処理について検討する。

次年度使用額が生じた理由

投稿中の論文の掲載費として計上した額と同程度の額が次年度使用額として生じた。これは投稿論文の査読に時間がかかっており、当該年度中に掲載されなかったためである。論文が掲載されたら掲載費として次年度使用額を使用する予定であり、翌年度分の予算は申請時の通りの計画で使用する予定である。