2006 Fiscal Year Annual Research Report
デジタルコンテンツ自動生成のための3次元形状自動モデリング手法に関する研究(マスターデータと齟齬)
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 | デジタルコンテンツ / 3次元形状 / 形状モデリング / 形状照合 / ニューラルネットワーク / 多視点画像 / ポリゴン / 半透明 |
Research Abstract |
本課題では、ニューラルネットワークの学習能力を利用して、複数の異なる視点から半透明な対象物を観測して得られる多視点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、労力とコストのかかる形状モデリングの作業を自動化する手法を開発した。本課題の成果は、例えば、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次元画像と本モデルで事前登録された形状モデルとを照合し、病変部や特定組織を自動検出する目的等に応用できる。Shape from Shading等の従来手法で形状モデルを作成する場合には、対象表面に均一な色と完全乱反射性等の特殊な条件を想定する必要があり、半透明な対象は扱うことができなかった。また構成される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、多視点観察画像の見え方がモデルと実観測画像の問で一致するようにモデルを逐次修正する独自の手法を開発して、半透明物体の3次元形状モデルを生成するようにした。この手法と、蛍光顕微鏡でデコンボリューション処理によって多重焦点画像から3次元画像を復元する従来手法と組み合わせて、両者の結果を矛盾のないように接続することによって3次元形状モデルを高精度化することが可能となる。本課題では、そのための予備実験を、透明ボトル等の大きな対象を通常のカメラで撮影して得られた実データを用いて行い、提案方式の有効性を確認した。
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Research Products
(1 results)