「写真から作る 3 次元形状復元」～自動三角網～

「写真から作る3次元形状復元」～自動三角網～「写真から作る3次元形状復元」～自動三角網～電気・情報生命専攻村田研究室 3605t081-9　三村　純一

どんな研究をしているか？ • 写真からその対象物の3次元形状を復元する。取り込み！因子分解法

ワイヤーフレームに写真を貼る。 （テクスチャマッピング）ワイヤーフレーム形状３DCG復元形状テクスチャ　（１０個）

どのようにテクスチャを作るか？ 自動的に行える手法が必要！各写真に共通の三角網をかける。各三角パッチから最適なものをテクスチャに選択！

三角網の作り方 実写真ボロノイ図ドロネー網実写真の初期三角網

三角網の最適化 境界辺 • ピクセル値を基に画像へのマッチングを評価。 • 黄色の辺を含む２つの三角パッチに注目！ • 対角辺への入れ替えを行い、次々とマッチングを行う。 • 境界辺については、入れ替える必要なし。マッチング後

100×100の固定テンプレート Q B Q A B A P P 不適な三角パッチの検出方法アフィン変換射影変換 • 辺を含む三角パッチを切り出す！ • 切り出された四辺形APBQを固定テンプレートへ射影。ただし射影方法は、アフィン変換と射影変換の２通り！

Q B 検出テンプレート Q Q B B A P A P A P A B アフィン変換射影変換 • ２つの画像の差画像を取得 • 検出テンプレートとの相関を評価値ｗとする。 W =｜画素毎の積の総和｜注意：境界線　　・・・　w=-1 四辺形が凸　・・・　w= 0

Q B A P Q B A P 差画像の比較評価値ｗ　→　大アフィン Q A B P 射影評価値ｗ　→　小アフィン A P Q 射影 B 採用！

実験結果 写真１写真２写真３写真４写真５写真６写真８写真７全ての写真で上手く三角網が出来ている。

こんなこともやってます！ • カメラ運動の推定各カメラを直線で結んだ運動単位球面上の小円運動動画（aviファイル）

今後の展望 • 特徴点の自動抽出・自動追跡 → 全てのプロセスが自動化 • SVM（Support Vector Machine）を用いた特徴点の位置補正 → 精度の向上 • 最良近似を用いて最適解を安定化 → 安定性の向上

「写真から作る 3 次元形状復元」 ～自動三角網～