2005 Fiscal Year Annual Research Report
解析的ニューラルネットワークによる多視点画像からの3次元映像コンテンツ自動生成
Project/Area Number |
05F05041
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Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
Principal Investigator |
熊澤 逸夫 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
FANANY Mohamad Ivan 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 外国人特別研究員
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Keywords | 3次元形状モデリング / 半透明物体 / ニューラルネットワーク / 蛍光顕微鏡 / 多視点画像 / 多重焦点画像 / デジタルコンテンツ / ステレオマッチング |
Research Abstract |
平成17年度は、ニューラルネットワークの学習能力を利用して、複数視点から透明な対象物を観測して得られる画像から自動的に対象物の3次元モデルを構築する方式について研究した。生体組織の3次元形状をモデル化し、デジタルコンテンツとしてデータベースに蓄積することを目標として、生体組織の半透明の3次元構造を蛍光顕微鏡で計測して得られる3次元形状をモデル化する手法を研究した。従来手法では精度に限界のあるShape from Shadingの技術を使って、各視点の映像から3次元形状を復元しようとしてきたため、対象の表面に完全乱反射などの所定の制約条件が付き、モデリングできる対象物が限定され、また構成した3次元形状モデルの精度にも限界があった。そこで本研究では、Shape from Shadingに代わり、蛍光顕微鏡の多重焦点画像を用いて対象物の表面に制約を受けずに、より高い精度で各視点から対象の3次元形状を計測し、デコンボリューション処理による多重焦点画像からの3次元形状と、ニューラルネットワーク処理による、多視点から得られた3次元形状を、矛盾のないように接続する技術を組み合わせて3次元形状をモデル化する手法を開発することを目指す。この目的に向けて、平成17年度には、ニューラルネットワークを用いて、透明物体を対象として、3次元モデルの情報圧縮をしながら、多視点画像に矛盾のない3次元モデルを、できるだけ頂点数の少ないポリゴンモデルで生成する手法を開発した。
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Research Products
(1 results)