| 研究概要 |
平成21年度に開始した研究を引き続き行った。21年度のとの違いは,21年度は主に実験室内の机の上などの小規模空間を対象に、複数カメラ映像の協調利用による映像生成法の要素技術に関する研究として、小型PCとそれに取り付けたUSBカメラを用いて実験を行ったのに対して、平成22年度は,より広い屋外シーンなどでの利用を可能にするための実験を行うために、携帯電話デバイスの利用の検討を行ったことである。
このために、最新の高性能CPUを備えた携帯電話デバイスを4台購入し、その携帯電話デバイスの上で動作するプログラムを開発し、複数カメラの協調利用実験を行うための準備・検討を行った。
また、屋内では,必要に応じて形状などが既知のマーカパターンを利用することができるが、より広い屋外などでのシーンではそのようなマーカの利用が困難になる。そこで、自然特徴点抽出と追跡をベースにしたオンラインカメラキャリブレーションを行うための手法について研究を進めた。具体的には、画像から検出されたキーポイントを利用し、キーポイントの局所的配列によりキーポイントの識別を行い、平面射影変換行列を推定するという原理に基づく手法について研究を進めた。また、キーポイント記述ベクトルの効率的検索のためにクラスタリングを利用する方法についても検討を進めた。さらに、線分セグメントを特徴として、線分の3次元空間マッピングとカメラ位置姿勢推定を同時に行っていく、線分ベースのSLAMの枠組みについても研究を進めた。
さらに、屋外でのキャリブレーション手法の一つとして、棒マーカーを利用した手法についても検討を行った。
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