複数台手持ちカメラを用いた3次元コンテンツ生成に関する研究

使用多个手持相机生成3D内容的研究

基本信息

批准号：
12J08515
负责人：
池畑諭
金额：
$ 1.15万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度では研究実施計画に基づき主に下記の二つの課題について検討した.-課題(1)様々な材質に対する照度差ステレオ法に基づく高精度表面形状の取得-課題(2)デプスセンサによって取得された奥行き画像(デプスマップ)の効率的かつ高精度な超解像課題(1)に対する研究実施状況本課題では複数の異なる光源下で静止物体を撮影した画像群から被写体の徴細な表面形状を復元する照度差ステレオ法において一般反射表面に対する制約付き2変数回帰を利用した照度差ステレオ法を提案した. この提案では従来困難であった等向性材料(isotropic material)に対する照度差ステレオ法を非線形最適化に頼らずに解決する手法を世界で初めて提案した. 提案した技術は, 従来非線形最適化問題として扱われてきた複雑な反射特性を持った対象に対する照度差ステレオ法問題が適切に線形化する事によってより解きやすい形に変換し得ることを示した初めての研究でもある.課題(2)に対する研究実施状況前年度において提案されたコストボリュームフィルタリングと呼ばれる最適化手法を利用したデプスマップの超解像手法に関して, 対象のデプスマップの取り得る値のバリエーションが大きい場合にコストボリュームフィルタリングの計算コストが大きくなることが確認されたため, 本年度ではこの問題を解決するためにラベル数が大きい問題に対しても効率的にコストボリュームフィルタリングを適用する手法を検討した. 具体的には, 最適化問題で扱うラベルの内, 実際には考慮する必要が無いラベルを適切に除去する事によって冗長な計算を削減する技術を提案し, コストボリュームフィルタリングが適用可能な様々なコンピュータビジョンの問題に関して通常のコストボリュ―ムフィルタリングの精度を維持したまま80%以上の効率改善を実現した.

今年，根据研究实施计划，我们主要考虑了以下两个问题 - 问题（1）基于光度立体方法获取各种材料的高精度表面形状 - 问题（2）深度传感器获取深度高效、高精度。图像的准确性（深度图）超分辨率问题的研究实现现状（1）在本项目中，我们将使用光度立体方法，从一组静止物体在多个不同光源下拍摄的图像中恢复静止物体的详细表面形状，其中我们提出了一种使用二元回归的光度立体方法。在这个提案中，我们在世界上首次提出了一种不依赖非线性优化的方法，解决了过去很难解决的各向同性材料的光度立体方法。所提出的技术如下：这也是首次研究表明，对于具有复杂反射特性的物体的光度立体方法问题，传统上被视为非线性优化问题，可以通过适当的线性化将其转化为更容易求解的形式的研究实现现状。问题（2）关于使用前一年提出的称为成本体积过滤的优化方法的深度图超分辨率方法，已经证实，当目标深度图的可能值变化较大时，成本体积过滤的计算成本会增加，因此为了解决这个问题，今年我们将开发一种针对较大深度问题的有效方法具体来说，我们研究了一种应用成本量过滤的方法，通过适当删除优化问题中处理的标签中实际上不需要考虑的标签来减少冗余计算。对于可以应用成本量过滤的各种计算机视觉问题，我们在保持传统成本量过滤的准确性的同时，实现了超过 80% 的效率提升。