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大局的幾何学制約を用いた特徴点追跡に基づく画像列からの3次元モデル生成

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  • タイキョクテキ キカ ガクセイ ヤク オ モチイタ トクチョウテン ツイセキ ニ モトヅク ガゾウレツ カラ ノ 3ジゲン モデル セイセイ
  • 3D Model Generation from Image Sequences Using Global Geometric Constraint

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本論文では,位置・姿勢が未知のカメラを用いて物体の全周囲を撮影した画像列から,3次元モデルを生成する一連の手順を提案する.3次元モデルの生成には,画像間で対応する特徴点を利用する.この場合,相関法のような局所情報のみによる特徴点追跡では,対応誤りが発生する.本手法ではまず,アフィン変換を用いて対応付けた画像全体の位置関係という大局的幾何制約(アフィン制約)を導入し,対応誤りが少ない特徴点追跡を行う.次に,再投影誤差最小化手法を直接適用することにより,対応点の誤差にロバストに形状復元を行う.さらに,復元物体の全体構造に基づく大局的幾何制約(奥行き制約)を用いた特徴点追跡と形状復元を繰り返す.これにより,特徴点の3次元位置を安定して復元でき,テクスチャを付加した高精細な3次元モデルが生成できることを示す. / This paper describes a method for generating a three-dimensional model from an uncalibrated image sequence taken around an object. Our method is based on feature tracking and minimization of re-projection errors. To cope with mis-matches in the result of feature tracking, we introduce two types of global geometric constraints. The one is "affine constraint" which imposes the positional relationship between pixels on the images. The other is "depth constraint" which imposes the three-dimensional structure of the object. First, we use the affine constraint to reconstruct the object roughly and then we refine the feature tracking and shape reconstruction using the depth constraint. Experimental results show that our method can automatically generate accurate three-dimensional models from real image sequences.

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