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Photo-realistic Image-based Modeling and Rendering in the Wild

基于图像的逼真建模和野外渲染

基本信息

批准号：
17F17350
负责人：
松下康之
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-11-10 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，高精度な三次元復元と写実的なレンダリングを目的とし，平成29年から平成31年度の期間で主に高品質なテクスチャ生成とカメラの幾何学に関する研究を行った．研究期間の間に，高品質テクスチャ生成のための多視点カメラ画像からの外れ値除去（画像の認識・理解シンポジウム2019で登壇発表）のためのロバスト推定手法を開発し，既存手法に比して効果的に遮蔽によるテクスチャの外れ値が除去できることが確認できた．提案手法では，多視点画像から三次元形状復元の際に多視点画像間での対応点探索に用いられなかった画像領域を効率的に除去することでベースライン手法を上回る高品質なテクスチャ生成に成功している．また，三次元形状復元のために簡便な光源のキャリブレーション手法を開発した．本手法では，光源により照らされた未知の位置にある点が平面上に影を落とす際に，影の観察から光源と点の位置を同時に推定することが可能であることを示し，これを利用して光源の位置（あるいは方向）の推定が可能であることを示した．当該研究はコンピュータビジョン分野のトップ会議の一つであるEuropean Conference on Computer Vision (ECCV) 2018にて口頭発表論文に選出され（採択率は3.3%），国内外から高い評価を得た．以上の通り，本研究の目的であった高精度な三次元復元と写実的なレンダリングの研究を大きく前進することができた．

This study is aimed at high-precision three-dimensional complex element writing and high-quality geometric research during the period from 29 to 31 years of Heisei. During the research period, high-quality image generation and multi-viewpoint image generation and external value removal (image recognition and understanding) were developed, and existing methods were compared with the results of image generation and external value removal. The proposed method is to create a multi-viewpoint image from a three-dimensional shape complex to a multi-viewpoint image, to explore the corresponding points between the images, to use the image field, to remove the image field efficiently, and to create a high-quality image successfully. The three-dimensional shape reconstruction method is simple and easy to develop. This method shows that when a point at an unknown position illuminated by a light source falls on a plane, it is possible to simultaneously estimate the positions of the light source and the point by observing the shadow. This shows that it is possible to use the estimation of the position (direction) of the light source. When the study was selected for the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018 (acquisition rate: 3.3%), it received high reviews at home and abroad. The purpose of this study is to improve the accuracy of three-dimensional complex theory.