| 研究概要 |
周囲360度の広い視野を有する全方位カメラは, ロボット用途をはじめ様々な分野で注目されている視覚センサである. 本研究では, 移動する全方位カメラを用いて得られる画像列のみから, 観測シーンの3次元形状を計測・復元する手法を提案する. 具体的には, 1台の全方位カメラで取得した画像列を用いることで, 普通のカメラを用いた場合と比較して, 高精度かつ高速に観測シーンの3次元形状を計測する手法を構築することを目的とする.
本年度は, 特徴点追跡のための画像処理とカメラの動き推定手法を構築した.
(1) 全方位画像に適した特徴点の検出・追跡 : 最初の画像中から特徴な点を検出し, 次の瞬間にその特徴点がどの場所に移動したかを追跡する手法を構築した. 具体的には, (1-1)全方位画像でも変化しない物理量を求めて特徴点を検出・追跡する, (1-2)追跡する特徴点の数をシーンの複雑さに応じて動的に変更することで全方位画像に適した信頼性の高い点のみを抽出する, (1-3)RANSACと呼ばれる統計的な手法をベースにして全方位画像中で誤追跡された特徴点を除去する, という3手法を新たに構築し, 全方位画像に適した特徴点の検出・追跡を実現した.
(2) 全方位カメラの動き推定 : (1)の処理で得られた特徴点の組を用いて, 画像情報のみから全方位カメラの動きを推定すると同時に, 撮影環境の3次元計測を行った. 具体的には, 全方位画像の特性を活かすため, Bundle Adjustmentと呼ばれる手法をベースに, 特徴点の場所に応じて信頼性を評価することで, カメラの動きを精度良く推定する手法を構築した. また, 推定したカメラの動きを元に, 特徴点の3次元座標を求める手法を構築した.
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