| 研究課題/領域番号 |
19K12050
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
古川 利博 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (00190140)
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| 研究分担者 |
小西 克巳 法政大学, 情報科学部, 教授 (20339138)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ３次元再構成 / 画像修復 / 深度画像 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、「１．高解像RGB映像と低解像深度映像を用いた高解像３次元再構成手法の導出」と「２．１で導出された手法の計算の高速化手法の研究」を実施した。１については、小型ドローンが撮影する高解像度RGB映像と低解像度深度映像から超解像度の３次元再構成手法を導出するための基礎研究を実施した。具体的には、深度画像から３次元ボクセルデータを作成することで精度良く再構成する手法の導出を行った。深度画像は各ピクセルでの距離を表す数値データが得られるが、ノイズが多いという問題がある。たとえば、平坦な壁を撮影したものであっても、凹凸のある壁のように撮影される。そこで、深度画像から得られた点群から３次元ボクセルデータを作成し、画像フィルタ（２次元フィルタ）を３次元に拡張した平滑化フィルタを適用することによって、より精度の高い３次元データを生成する手法を導出した。高解像度３次元再構成の精度向上へとつながる手法である。また、画像修復手法を併用することで、深度画像のうち、深度が観測されてない箇所がある場合についても、効率よく３次元ボクセルデータを修復することが可能となった。２については、３次元ボクセルデータを生成するにあたり、深度画像から直接生成するのではなく、３次元メッシュを生成したのちに３次元ボクセルデータを生成する手法を導出した。これまでに開発された既存のライブラリを活用することが可能で、GPUを利用した高速な計算が可能となった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初の予定通り、観測されてない箇所を含む深度画像から３次元再構成を可能にする手法を導出した。さらに、その計算を高速化する手法の導出も実現できた。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度に引き続き「１．高解像RGB映像と低解像深度映像を用いた高解像３次元再構成手法の導出」と「２．１で導出された手法の計算の高速化手法の研究」を実施する。本年度はRGB画像を積極的に活用した手法について取り組む。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVIDのため学会がオンライン開催となり出張がキャンセルされたため、次年度しようとした。国内および海外出張に使用する予定である。
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