画像特徴点の数え上げに基づくマルチベースラインステレオ

Abstract

本論文では，マルチベースラインステレオ法における高速な奥行き探索を実現するための新たな評価尺度TNIP（Total Number of Interest Points）を提案する．提案手法では，画像上の輝度値情報を直接用いず，画像特徴点の座標の幾何学的な整合性のみから奥行き値を算出することで，高速かつ省メモリな奥行き探索を実現する．また，TNIPは遮蔽による影響を受けにくいため，従来の一般的なSSSD（Sum of Sum of Squared Differences）を用いる手法に対して遮蔽にロバストな推定を実現できる．ただし，TNIPによる奥行き推定は，その推定原理から注目画素に対する正しい奥行き値よりもむしろ三次元空間中の特徴点位置に対応する奥行き値を算出するため，奥行き推定精度がSSSDに対して若干劣る場合がある．そこで本論文ではさらに，TNIPによって高速に推定された奥行き値を利用し，大幅に限定された探索範囲内をSSSDによって再探索することで，効率的かつ高精度な奥行き推定を実現できることを示す．なお，本論文では，動画像撮影時のカメラの位置・姿勢パラメータおよびカメラ内部パラメータは推定済みで既知とする．