2024-03-29T06:56:56Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000532012023-04-27T10:00:04Z01164:04619:04695:04700
カメラフォーカスを連続変化させた動画像を用いた奥行き分布検出Recovering 3D Shape from Image Sequence of Focus Seriesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00053201/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=53201&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1996 by the Information Processing Society of Japan山口大学工学部電気電子工学科山口大学工学部電気電子工学科工藤, 朋之三池, 秀敏本論文では,TVカメラを移動させることなく,TVカメラのフォーカスを連続的に変化させながら撮影した複数枚の画像(連続フォーカス画像)を対象とした,奥行き検出アルゴリズムを示す.連続フォーカス画像には奥行分布,濃淡分布の両情報が含まれており,本法では,ボケ具合を各画素周りの局所領域における分散の時間変化を計測することで評価した.画像にある程度のテクスチャー分布があれば明瞭なエッジ付近でなくとも,画像各点の合焦フレームが決定できる簡便な奥行き情報の検出法を提案する,又,本法を利用したボケのない全距離結像画像の合成法も示す.A simple method recovering 3D object function g(x, y, D) from focus series is proposed. Not only the depth map D(x, y) but also the focused brightness map g_p(x, y) (a clear texture image observed by an ideal pinhole camera) are obtained simultaneously from image sequence under continuous focus change. The depth map (2 1/2-D sketch) of the scene is evaluated by detecting a distinct maximum of the point spread function exists in the focal plane. A variance of the local brightness distribution is computed to estimate the maximum. By gathering the brightness values from the respective focused frame the clear texture of the scene is obtained.AA11131797情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)19965(1995-CVIM-098)7121996-01-182009-06-30