@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00073329,
 author = {大久保淳司 and 杉本, 茂樹 and 奥富, 正敏 and Junji, Okubo and Shigeki, Sugimoto and Masatoshi, Okutomi},
 issue = {13},
 month = {Mar},
 note = {本稿では，ステレオ時系列画像を利用して，3次元サーフェスとカメラ運動を直接的かつ同時に推定する手法を提案する．提案手法では，基準画像上に定めた三角メッシュの全頂点の奥行きと，カメラの回転と並進を示す運動パラメータを，異なる時刻のステレオ画像2組を利用して，各三角パッチ内の画素値のSSD(Sum of Squared Differences) の和，およびサーフェスに関する空間的平滑化拘束項によって構成されたコスト関数を最小化することにより導出する．そのコスト関数をICIA（InverseCompositional Image Alignment）の考え方を取り入れて定式化するとともに，メッシュを順次細かくしてゆく階層的アプローチを利用して，効率的かつロバストな推定を実現する．合成画像と実画像を用いた実験において，提案手法をサーフェストラッキングとプログレッシブ3次元サーフェス生成に適用し，提案手法の有効性を示す．, In this paper we propose an efficient direct method for estimating 3D surface and camera ego-motion using a pair of two stereo images, which are assumed to be captured at different time instances. In the proposed method we simultaneously estimate (1) the vertex depths of a triangular mesh drawn on a reference image and (2) the camera ego-motion between the two frames, by minimizing a cost function composed with SSD (Sum of Squared Differences) values computed from mesh-involved pixel values on the four images and spatial smoothness constraints. We formulate the cost function in an ICIA (Inverse Compositional Image Alignment) manner for reducing the computational costs, and use a hierarchical meshing approach for robust estimation. We apply the proposed method to surface tracking and progressive surface reconstruction. The validity of the proposed method is demonstrated through experiments using synthetic and real images.},
 title = {ステレオ時系列画像のダイレクトアライメントに基づくサーフェスとカメラ運動の同時推定},
 year = {2011}
}