2001 Fiscal Year Annual Research Report
移動カメラによる画像列からの超解像度画像モザイキング
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12650392
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
小沢 慎治 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (70051761)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斎藤 英雄 慶應義塾大学, 理工学部, 助教授 (90245605)
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| Keywords | 物体形状復元 / 3次元モデル / 超解像 / モザイキング / 因子分解法 / コンピュータビジョン / 移動カメラ |
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| Research Abstract |
12年度までに構築したアルゴリズムを用いて得られた3次元モデル表面に対して、入力された画像をマッピングする手法について検討した。この手法では、移動カメラにより撮影された画像列から復元した3次元モデル表面にマッピングすることによって、撮影された画像列を連結するモザイキングが実現できた。さらに、このテクスチャマッピングの際に、同一領域を撮影した10枚程度の複数の画像列から、その領域に対応する入力画像よりも4倍から16倍程度高い解像度で合成した。また、この超解像度画像合成の際には、始めに復元された3次元モデル形状の微調整を行い、この微調整により3次元モデルの修正を行った。
また、射影幾何学に基づくFundamental MatrixとHomography(平面射影行列)を用いて、未校正多視点画像列から超解像度画像を生成する手法を新たに提案し、その手法に関する基礎的な検討を行った。提案した手法は、画像列に対し特徴点追跡を行うことで得られるFundamental Matrixを用いて対応点を算出する。その後、得られた対応点とFundamental MatrixからHomographyを算出し画像間での対応づけを行い画像の合成が行われる。しかし、対応付けの結果に含まれる誤差により合成画像は最適なものでありえない。そこで、誤差を最小にするための最適化を行い、原画像の解像度に依存しないサブピクセル単位の精度で対応関係の推定を行う。この最適化の際に用いる評価値は合成画像に含まれる高周波成分値とする。本手法の有効性を検証するために、シミュレーションにより合成した画像列や実際にフリーハンドのカメラで撮影した画像列から超解像画像を合成する実験を行った。この結果、誤差の最小化が適切に行われ、良好な超解像画像を合成することができた。
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Research Products
(1 results)
