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アイテム
3枚の弱中心射影画像間の多重正規化相関による密な3次元形状復元
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53008
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53008e79872dd-64aa-4d3d-8a67-85c9b37cb582
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1999 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1999-01-21 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 3枚の弱中心射影画像間の多重正規化相関による密な3次元形状復元 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Direct Dense Depth from Three Weak Perspective Images Using Multi - Correlations | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
立命館大学理工学部情報学科コンピュータビジョン研究室 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
立命館大学理工学部情報学科コンピュータビジョン研究室 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Computer Vision Laboratory, Department of Computer Science, Ritsumeikan University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Computer Vision Laboratory, Department of Computer Science, Ritsumeikan University | ||||||||
著者名 |
藤井, 友和
× 藤井, 友和
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著者名(英) |
Tomokazu, Fujii
× Tomokazu, Fujii
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 画像間の対応と物体形状の復元はコンピュータビジョンにおける基本的な問題の1つである.本論文では画像間の密な対応と形状復元を行うことでこの双方の問題を同時に解決する手法を紹介する.まず,同一物体の写った画像を3枚用意する.この画像から特徴点とその対応をとり,各画像間のエピポーラ方程式を復元する.さらにこの特徴点の対応からカメラの3次元運動をも復元する.3枚の画像中,基準となる1枚を選び,奥行きを変化させると,他の2枚の画像上に仮の対応点もエピポーラ線上で移動する.その3点間の正規化相関値の和が最も高いものに対応する奥行きを正しいものとする.本論文の実験では,この手法によって直接的に密な形状復元ができた. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We propose a new algorithms to recover dense depth from three weak perspective images using the sum of the normalized correlations. Given a few number of matched feature points over the three images, the 3D motions can be recovered. We assume that they are known, so that we can compute the image coordinates in each image given any 3D point. Now, for each point pf the first image, we want to determine its depth. For each depth, we first compute their coordinates in the second and third images, then compute the normalized correlations between each image pair, and finally add them together. The depth that gives the highest score of the correlation sums is chosen. The depth is directly recovered rather than via the traditional disparity. The use of the sum of correlations help reduce correspondence ambiguity. Camera calibration is not needed because weak perspective images are used. Experimental results show the algorithm is effective. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
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) 巻 1999, 号 3(1998-CVIM-114), p. 17-23, 発行日 1999-01-21 |
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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 |