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陰影情報と特徴点対応の統合による画像列からの3次元形状復元

机译:通过整合阴影信息和特征点对应关系,从图像序列中恢复3D形状

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摘要

異なる光源状況下の画像から陰影情報をもとに法線を推定し,それをもとに反射パラメータや3次元形状を求め,3次元モデル生成する手法がある.またカメラを移動させた全周囲画像列から特徴点を対応させ,特徴点の3次元位置やカメラの位置,姿勢を推定し,3次元モデルを生成する手法がある.しかし,陰影情報を用い推定した法線をもとに形状復元する手法では法線に表れない段差や形状の全てを表すことはできない.また特徴点対応を用いた手法では画素数に比べ特徴点の数が少数のため,細かな形状を復元できない場合がある.そこで本論文では,上記の2つの手法を組み合わせることでそれぞれの問題を解決し,高精細な3次元形状を復元することを目的とする.まず,従来手法をもとに画素毎の法線方向と特徴点の3次元位置,カメラの位置,姿勢を推定する.得られた法線と特徴点位置に対してエネルギー関数を設定し,そのエネルギー関数を最小化することにより形状を復元する.シミュレーション実験によりそれぞれの問題点を解決できたことを確認した.
机译:有一种方法可以根据阴影信息从不同光源条件下的图像估计法线,并基于该信息获得反射参数和3D形状,然后生成3D模型,还可以移动相机的整个圆周。有一种通过从图像序列中关联特征点并估计特征点的3D位置,相机的位置和方向来生成3D模型的方法,但是,形状基于使用阴影信息估计的法线。恢复方法无法代表法线中未出现的所有步骤和形状,另外,使用特征点对应的方法可能无法恢复精细形状,因为特征点的数量小于像素的数量。因此,本文的目的是通过结合上述两种方法来解决每个问题并恢复高清晰度的三维形状:首先,基于传统方法的每个像素的方法。估计线方向和特征点的三维位置,摄像机的位置和方向,为获得的法线和特征点位置设置能量函数,并通过最小化能量函数来恢复形状。通过仿真实验证实可以解决每个问题。

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