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複数枚の距離画像からの適応的階層化に基づく高解像度形状復元

概要

近年,センサ技術の発展により,高いサンプリングレートで運動物体の形状を計測するシステムが実現されつつある.しかし,運動物体に対する形状計測において,解像度向上には限界があり,3次元形状を高速に計測し,かつ高解像に取得するのは困難である.そこで,本論文では運動物体を計測して取得した複数枚の距離画像を用いて,より高精細な3次元形状を復元する手法を提案する.提案手法は,運動推定と形状推定を同時推定の枠組みで解くものである.その際,形状表現として適応的な階層構造を有するような陰関数表現を用いるとともに,形状特徴を利用した運動推定と,推定された運動による点群の移動量に応じた形状推定によって,運動と形状の単なる交互推定ではなく,より厳密な同時推定を達成している.評価実験では,異なる点群密度やノイズに対する復元精度を評価するとともに,従来の手法と比較し,本手法の有効性を示した.



Fig. 1 提案手法のコンセプトとStanford Bunnyを用いた実験結果




Fig. 2 石膏像を用いた実データでの実験 (左から 真の形状, 一枚の距離画像からの形状,高解像度復元形状)

関連研究

参考文献

  1. Shohei Noguchi, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa: High-resolution Surface Reconstruction based on Multi-level Implicit Surface from Multiple Range Images, IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol.5, pp.143-152, August, 2013. [link]
  2. Shohei Noguchi, Yoshihiro Watanabe, Masatoshi Ishikawa: High-Resolution Surface Reconstruction based on Multi-level Implicit Surface from Multiple Range Images, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2013)(Melbourne, Sep 16, 2013) / Proceedings, pp. 2140-2144.
  3. 野口翔平,渡辺義浩,石川正俊: 複数枚の距離画像からの適応的階層化に基づく高解像度形状復元,第15回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2012)(福岡,2012.8.08)/講演論文集,OS12-03
 
東京理科大学 研究推進機構 総合研究院 / 東京大学 情報基盤センター データ科学研究部門 石川グループ研究室
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