| No | 192336 |
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| 標題（和） | An Iterative Approach for 3-D Model Generation Using Disparity Maps |
| 標題（英） | An Iterative Approach for 3-D Model Generation Using Disparity Maps |
| 研究会名（和） | 放送技術, 画像工学, 通信方式, オーディオビジュアル複合情報処理 |
| 研究会名（英） | Broadcasting Technology, Image Engineering, Communication Systems, Audio Visual and Multimedia Information Processing |
| 開催年月日 | 2008-12-11 |
| 終了年月日 | 2008-12-12 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2008-40, IE2008-104 |
| 抄録（和） | 本研究では、視差マップからの3Dモデル生成の問題に取り組む。まず、不正確な3Dモデルを与えて、密な多視点画像を生成する。各ペア間の視差マップはステレオマッチングアルゴリズムを用いて評価する。次に、視差マップを奥行き候補として空間へ射影する。ここで、地面からの候補の各レイヤについて奥行き候補にカーネル・クラシファイアを適用する。そして、さらなる微調整処理のためにより可能性の高い候補を選択する。微調整ステップでは、地面からの各レイヤの中の被写体の境界の最適な位置をダイナミック・プログラミングを用いて決定する。最終的に、3Dモデルを生成する。生成された3Dモデルを用いて、密な多視点画像および視差マップを再生成する。生成される3Dモデルの変化が小さくなるまで、同じ処理を複数回反復して行う。実験の結果、少数の反復で、開始時の3Dモデルと比較して3Dモデルの質が高くなっていることが示された。 |
| 抄録（英） | In this research, we address the problem of 3-D model generation from disparity maps. Given an inaccurate 3-D model, dense multiview images are generated. Disparity maps between each pair are estimated using stereo matching algorithm. The disparity maps are projected into space as depth candidates. The kernel classifier is applied to the depth candidates for each layer of candidates from ground, and the candidates with higher probability values are selected for further fine-tuning process. In fine-tuning step, the best location of the border of the objects in each layer from ground is determined using dynamic programming. Finally the 3-D model is generated. Using the generated 3-D model, we regenerate the dense multiview images and disparity maps. We perform the same process for several iterations until the changes in the generated 3-D model are small. Experimental result shows we can eventually enhance the quality of the 3-D model within a few iterations in comparison with the starting 3-D model. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.108, No.343,344 |
| ページ開始 | 7 |
| ページ終了 | 10 |
| キーワード（和） | 3Dモデル,視差マップ,多視点画像,カーネル密度関数,分類,微調整 |
| キーワード（英） | 3-D model,disparity map,multiview images,kernel density function,classification,fine-tuning |
| 本文の言語 | ENG |
| 著者（和） | メヒルダド パナヒプル テヘラニ |
| 著者（ヨミ） | メヒルダド パナヒプル テヘラニ |
| 著者（英） | Mehrdad Panahpour Tehrani |
| 所属機関（和） | KDDI研究所 |
| 所属機関（英） | KDDI R&D Laboratories Inc. |
| 著者（和） | 石川彰夫 |
| 著者（ヨミ） | イシカワ アキオ |
| 著者（英） | Akio Ishikawa |
| 所属機関（和） | KDDI研究所 |
| 所属機関（英） | KDDI R&D Laboratories Inc. |
| 著者（和） | 酒澤茂之 |
| 著者（ヨミ） | サカザワ シゲユキ |
| 著者（英） | Shigeyuki Sakazawa |
| 所属機関（和） | KDDI研究所 |
| 所属機関（英） | KDDI R&D Laboratories Inc. |
| 著者（和） | 小池淳 |
| 著者（ヨミ） | コイケ アツシ |
| 著者（英） | Atsushi Koike |
| 所属機関（和） | KDDI研究所 |
| 所属機関（英） | KDDI R&D Laboratories Inc. |