| 研究概要 |
本研究では,車載カメラで撮影した画像から,自動的に街などの広域空間の詳細な形状や色の情報を獲得する手法を開発する.これは実世界取得の基礎的研究であり,これを実現するため,(1)全方位ステレオによる広範囲な3次元形状の復元(2)時系列画像群からの車の位置姿勢の高精度な推定(3)都市の建物のテクスチャの高精度化,を目指して研究を行った.以下に詳細を述べる.
(1)広範囲の3次元形状の復元:前年度の開発により,複数の全方位カメラ映像より,形状データを取得し、これを統合するアルゴリズムが完成していることから、これを自動化する研究を行った.全方位カメラ画像の場合,球面座標系の影響で画像が歪むため,これを除去するアルゴリズムを開発した.さらにカメラの動きによる歪みの除去も行った正規化された時空間画像を用いた処理により,複数の全方位カメラ映像の自動的な統合に成功した.
(2)画像列を用いた高精度位置推定:前年度の成果により得られた基礎行列を分解し,カメラの位置姿勢の高精度な推定を行った.ここで得られた推定結果は,前記(1)の入力として用いられている.
(3)車載映像からの高精度テクスチャの取得:街路樹のように障害物が画面全体を覆っている場合、正しい建物がノイズに埋もれて正しく分離することが難しい.そこで,車が徐々に動きながら、建物の同じ位置を何枚も撮影していることを利用し,統計的な手法により、ほとんど障害物に覆われているようなシーンにおいて障害物の除去に成功した。
(成果の発表)上記の成果をITSシンポジウムで発表したところ,200件程度の応募で6件のみ採択されるベストポスター賞を受賞することが出来た。
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