非同期ステレオ動画像を用いた同時最適化による位置とモーションの推定

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-03-15
• タイトル: 非同期ステレオ動画像を用いた同時最適化による位置とモーションの推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Simultaneous Optimization of Structure and Motion in Dynamic Scenes Using Unsynchronized Sequential Stereo Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 株式会社東芝研究開発センター
• 著者所属: 東京工業大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Corporation Corporate Research & Development Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 関, 晃仁; 奥富, 正敏
• 著者名(英): Akihito, Seki; Masatoshi, Okutomi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 一般に広く利用されているホームビデオカメラや，USB カメラなどを利用して，ステレオカメラを構成すると，カメラ間の正確な同期がとれないため，非同期ステレオとなってしまう．非同期ステレオでは，各カメラで撮影されるタイミングの違いによって，対象の3 次元位置が異なるため，対応点がエピポーラ線上にないことや対応点と光学中心を結ぶ光線どうしが交わらないことから，従来のステレオ対応探索と三角測量の原理から，3 次元位置推定や3 次元モーション推定を行うことは困難であった．そこで，本論文では，非同期ステレオカメラから得られる時系列ステレオ画像を用いて，動的なシーンにおける画像中の各点の3 次元位置と3 次元モーションを推定する手法を提案する．提案手法では，すべての非同期時系列ステレオ画像間の対応づけを同時に行う．それによって，3 次元位置と3 次元モーションに加え，ステレオカメラ間の撮影タイミングのずれである時間オフセットをも同時に最適化して推定することができる．提案手法では，画像の各点ごとに，独立にモーションを推定するため，あらかじめモーションセグメンテーションをする必要がない．加えて，ステレオカメラ間の時間オフセットを先に求めておく必要もない．また，提案手法を通常の同期ステレオ画像に適用し，ステレオ対応点探索とトラッキングに相当する作業を一緒に行うことで，3 次元位置とモーションを同時に推定する手法についても説明する．最後に合成画像と実画像に対して提案手法を適用し，その有効性を示す.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In a stereo rig using unsynchronized cameras, as are most commercially available cameras, the structure and motion cannot be obtained by stereo correspondence and triangulation because of the unknown time offset i.e. shutter time difference between cameras. So, most stereo correspondence algorithms are limited to use under a synchronized status. In this paper, we propose a method of estimating structure, motion, and time offset simultaneously in dynamic scene using unsynchronized stereo cameras. This is done by corresponding all stereo images and sequential images at once. Additionally, our method requires no preprocessing such as motion segmentation for separating identical-motion objects and advance calibration of the time offset and takes into account visibility changes in the images. Next, we apply our propoed framework to synchronized stereo images. Usual methods for obtaining structure and motion using stereo cameras require two kinds of operations: stereo correspondence and tracking. Therefore, we mustseparately determine the correspondence between stereo images and sequential images. But using our framework, these operations are done at once. Finally, we present the experimenta rests using both synthetic and real images.
• 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: AA11560603
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 49, 号 SIG6(CVIM20), p. 22-34, 発行日 2008-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7810
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会