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【24h】

オプティカルフローの連続性を考慮した奥行きモデルを用いた時系列映像からの実時間広視野映像生成手法

机译:考虑光流连续性的深度模型,从时间序列视频的实时宽场图像生成方法

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摘要

広視野映像を高解像度で提示可能な没入型ディスプレイに実写映像を投影することで,テレイグジスタンスや双方向コミュニケーションシステム等への様々な応用が期待されていれる.しかし,広視野な映像の取得には,特殊な撮影装置や,多くの時間を要するオフライン処理が必要とされている.そこで本研究では,過去フレーム内に映った周辺映像の情報を再利用することにより,現視点における広視野角映像を実時間で再構成する手法を提案する.中心映像から周辺映像へと繋がるオプティヵルフローの連続性を考慮して映像世界の簡易三次元モデル化を行い、GPUを活用することで周辺映像を含めた広視野映像を高速に生成する.また,CGで作成した映像コンテンツに対し,提案システムを用いて評価実験をおこなう.
机译:通过在能够呈现具有高分辨率的广泛场地图像的沉浸式显示器上投影实时动作图像,预期各种应用到电视速度和双向通信系统。 然而,需要特殊的成像装置和离线处理需要大量时间。 因此,在本研究中,通过重用过去帧中反映的外围视频的信息,我们提出了一种实时重建宽视角图像的方法。 考虑到从中央视频连接的光流和图像世界的连续性,以及使用GPU的开关来执行视频世界的简单三维建模,并使用GPU,生成包括外围图像的宽场图像高速。 另外,使用由CG创建的视频内容的所提出的系统进行评估实验。

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