DSSSとNeural-SDFを用いた広域三次元形状復元のための複数アクティブステレオシステムのキャリブレーション手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-01-14
• タイトル: DSSSとNeural-SDFを用いた広域三次元形状復元のための複数アクティブステレオシステムのキャリブレーション手法
• 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: 九州大学
• 著者所属: 近畿大学
• 著者所属: 産業総合技術研究所
• 著者所属: 九州大学
• 著者名: 西原, 康太; 古川, 亮; 佐川, 立昌; 川崎, 洋
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 実用的な三次元形状復元の手法の一つとして，パターン光を投影した対象物体を撮影しその画像から三次元復元を行うアクティブステレオ法がある．アクティブステレオ法にはテクスチャの少ない物体でも高密度かつ高精度な復元が可能という利点があるが，撮影画像と投影したパターン画像の高密度な対応関係を見つける必要があるため，広域計測のため複数のプロジェクタ・カメラシステムを同時に使用すると投影したパターン同士が重なってしまい，復元が困難となってしまうという問題がある．単純な解決策として，パターンを同期制御しオン・オフを切り替えて撮影する方法があるが，この方法ではシステム数に反比例して露光時間が減少するため信号対雑音比(SNR)が低下してしまう．さらに，プロジェクタとカメラ間のキャリブレーションや，複数システム間のキャリブレーションも課題として挙げられる．これらの課題を解決するため，Neural-SDFとDirect Sequence Spread Spectrum(DSSS)に基づく手法を提案する．DSSSは，無線通信分野で複数の信号を多重化したり分離するために広く利用されている手法であり，これを用いることで複数の重なり合ったパターンを効率的に分離する．さらに，複数のアクティブステレオシステムのプロジェクタとカメラ間及びシステム間のキャリブレーションのための，Neural-SDFを用いた微分レンダリングベースの手法を提案する．実験では，実際のセンサと対象物体を用いて定性的および定量的な評価を行い，提案手法の有効性を示す．
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 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 2025-CVIM-240, 号 31, p. 1-8, 発行日 2025-01-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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