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複合現実感技術による飛鳥京の復元

使用混合现实技术修复飞鸟京

基本信息

批准号：
07J07952
负责人：
角田哲也
金额：
$ 1.22万
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：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

平成20年度は主に平成19年度に開発した複合現実感(MR:Mixed Reality)システムにおける影付け平面,GPU(Graphics Processing Unit)を用いた高速陰影表現手法の評価および飛鳥京MRコンテンツの教育効果の評価をもとに論文を執筆し,学会誌への投稿を行った.また19年度に開発・検討したMRディスプレイ装置のプロトタイプを発展させ,裸眼立体視可能な3次元ディスプレイをMRシステムに組み込んだ.平成20年11月に奈良県明日香村で合成表示実験を行った結果,CG部分の立体視が可能となり,迫力のある合成映像を生成できることを確認した.さらに,従来からMR分野で問題とされていた前景物体によるCGモデルのオクルージョン(遮蔽)を解決する手法を開発した.提案手法では,実画像から前景領域の抽出と影領域の除去を行い,さらに画像中の位置座標から前景物体の奥行き推定を行う,前景領域の抽出については確率モデルに基づく手法を用い,色,コントラスト,時間的事前確率を用いて精度を高める.確率モデルにおけるエネルギー最小化にはグラフカットを用いる.また抽出した前景領域に対し,各画素の色度とカメラの分光感度特性から求められるlogF値を用いることにより,影領域の除去を行うことが可能である.最後に画素ごとの描画判定に利用されるステンシルバッファを用いて前景物体によるオクルージョンを考慮しながら仮想物体の重ね込みを行う.これによって,実物体と仮想物体のオクルージョンを正確に計算した合成画像を生成することができるようになった.

In the 20th year of Heisei, the main theme was the development of Mixed Reality (MR) system in the 20th year of Heisei, and the GPU(Graphics Processing Unit) was used to evaluate high-speed shadow expression techniques. We will also evaluate the educational results of Asuka MR Konten. We will write the paper and submit the manuscript with the ambition of the Society. In 2019, the development of MR imaging devices was launched, and naked eye stereo vision was possible with 3-D MR imaging. Heisei 20 November Nara Prefecture Asuka Village synthesis expressed the results of the line,CG part of the stereo vision is possible, the force of the synthetic image is generated is confirmed. In addition, the method of solving the MR separation problem is developed. The proposed method is to extract the foreground area from the image and remove the shadow area. The position coordinate in the image is to estimate the motion of the foreground object. The accuracy of the extraction of the foreground area is to use the color, color and time method. The accuracy is high. Minimize the number of errors and errors in the system. The spectral sensitivity characteristic of each pixel is determined by the chromaticity of each pixel in the foreground field. Finally, the pixel is drawn using the image of the foreground object. The object and the desired object are calculated correctly and the composite image is generated accordingly.