4. Computer Vision and Image Media 5 – Section 2
(少し余談)
多眼ステレオを用いた代表アプリ:任意視点画像生成
Image Based Rendering
- 光線空間で3次元空間を表現し、
光線空間の切り出しで、
任意視点画像を生成する手法
- 代表製品:Lytroなど
Model Based Rendering
- 対象の3Dモデルを作り、
任意視点画像を生成する手法
- 代表製品:PointGray Bumblebeeなど
↓
- ちゃんとした全周の3Dモデルができる
→3Dプリンタと相性が良いイメージ(流行る?)
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5. Computer Vision and Image Media 5 – Section 2
Model Basedな手法いろいろ
視体積交差法(Shape From Silhouette : SFS)
- シルエット情報を用いて、ロバストにボクセルモデルを作る手法
照度差ステレオ法
- 照明を当ててその反射の反射強度から法線ベクトルを求める手法
マルチベースラインステレオ法
- ステレオカメラを複数に使い、特に遠方測距を安定に行う手法
MRF(Markov Random Field)用いた手法
- 3D空間で最適化手法を用いて、滑らかな3Dモデルを復元する手法
PMVS手法(Patch-based Multi-View Stereo)
- パッチ拡張とフィルタリングを繰り返して高精度な
3Dモデルを復元する手法
etc...
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6. Computer Vision and Image Media 5 – Section 2
Model Basedな手法の代表例-視体積交差法
各画像の物体領域をシルエットと考え、3次元的にシルエットを
満たすボクセル領域を近似3次元モデルとする手法
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被写体の凹部を抽出することができない
Camera B
Reconstruction space
Camera A
Silhouette on image
Object
近似3次元モデル
(Visual hull)
7. Computer Vision and Image Media 5 – Section 2
CV5本にて解説されている論文について
[13] using multiple hypotheses to improve depth-maps for multi-view stereos
Neill D.F. Campbell, George Vogiatzis, Carlos Hernandez, and Roberto Cipolla
の
“ 近傍画像からのデプスマップ生成手法 ”
をベースに紹介
本論分の概要を、ざっと言うと、、、
- NCCすげー
- MRFすげー
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13. Computer Vision and Image Media 5 – Section 2
エピポーラ幾何
2つのカメラで同一の物体を撮像したとき、
カメラAの投影中心から物体のある特徴点への光線は、
カメラBでは、直線=エピポーラ線として得られる
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Camera BCamera A
OA
エピポーラ線
14. Computer Vision and Image Media 5 – Section 2
対応点の3次元復元
三角測量の考え方で計算し、3次元復元できる
→対応点の精度が、そのまま、3次元復元精度に直結
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Camera BCamera A
OA
OB
R, t