散乱媒体下でのMulti-view StereoのためのDehazing Cost Volumeの提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-10-31
• タイトル: 散乱媒体下でのMulti-view StereoのためのDehazing Cost Volumeの提案
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 京都大学学術情報メディアセンター
• 著者所属: 京都大学学術情報メディアセンター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ACCMS, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ACCMS, Kyoto University
• 著者名: 藤村, 友貴; 薗頭, 元春; 飯山, 将晃
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では霧や煙が充満した環境 （散乱媒体） 下で，深層学習による Multi-view Stereo (MVS) を用いた三次元復元手法を提案する．深層学習による MVS 手法の一つであるMVDepthNet は，cost volume (CV) を入力とし奥行き画像を出力するネットワークである．CV は，複数カメラ間の photometric consistency を評価するもので，物体がカメラに正対するある平面上に存在するとした場合にどの程度 consistency が保たれているかをコストとして与えたものである．しかしながら，散乱媒体下では観測した画像は光の散乱現象により劣化するため，通常の CV による photometric consistency の計算では精度が低下する．本研究では，散乱媒体下での新たな CV として dehazing cost volume (DCV) を提案する．DCV 内では，散乱光により劣化した画像の復元とコストの計算を同時に行うことができる．実験により，DCV が散乱媒体下での MVS に有効であることを示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628338
• 書誌情報: 研究報告デジタルコンテンツクリエーション（DCC）; 巻 2019-DCC-23, 号 3, p. 1-8, 発行日 2019-10-31
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8868
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会