単視点２次元静止画像からの３次元シーンモデルの自動構築

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前年度に引き続き、単視点2次元静止画像から少数のデプス入力のみで3次元シーンモデルを生成する手法ついて研究を行った。提案手法では、少数のデプス値を画像全体に伝播させることで高速にデプスマップを計算している。これについて、どのような特徴量を利用すれば最も良好なデプスの伝播を実現できるか検討し、テクスチャや色のヒストグラムなど複数の特徴量を用いてデプス伝播の実験を行った。また、本手法と関連する複数の既存手法を実装し、それらによって生成されたデプスマップについて本手法のデプスマップと比較した。その結果、既存手法は画像のノイズによって粗いデプスマップが生成されてしまうのに対し、提案手法では不連続となる箇所のエッジを保持した滑らかなデプスマップを生成できることを確認した。さらに、従来手法に比べ提案手法は数倍から数十倍の速さでデプスマップを生成できることを示した。これにより、従来の手法では困難であった、画像ベースの3次元シーンモデルのリアルタイム変形を可能にしている。本研究により、多様な画像の効率的な3次元シーンモデルの生成を実現した。さらに、提案手法は3D映像制作や画像の構図編集、写真の焦点調整、空気遠近の合成など幅広い映像コンテンツ制作に応用できることを確認した。これにより、様々な映像コンテンツの制作コストを大きく削減できると考えれられる。現状の手法では少数ながらユーザ入力を必要とするが、提案手法に局所的なデプス自動推定を組み込むことで、3次元シーンの自動生成も可能になると考えている。