WEKO3
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実世界環境モデル化による 屋外複合現実感のための頑健な位置合わせ
http://hdl.handle.net/2261/54195
http://hdl.handle.net/2261/54195166a5229-86f4-4fb2-92ee-2e2c5eca05e7
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
48116407.pdf (8.2 MB)
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|
Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2013-05-07 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 実世界環境モデル化による 屋外複合現実感のための頑健な位置合わせ | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
タイプ | thesis | |||||
その他のタイトル | ||||||
その他のタイトル | Robust Alignment for Outdoor Mixed Reality using Real-world Environment Model | |||||
著者 |
稲葉, 正樹
× 稲葉, 正樹 |
|||||
著者別名 | ||||||
識別子 | 10540 | |||||
識別子Scheme | WEKO | |||||
姓名 | Inaba, Masaki | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo | |||||
Abstract | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 複合現実感(MR:Mixed Reality),拡張現実感(AR:Augmented Reality)と呼ばれる技術をよく耳にするようになった.MR とは,現実世界上に仮想コンテンツを重畳表示させる技術のことであり,幅広い分野で利用されている.しかし,現在のMR アプリケーションは屋内の狭い環境で行われるものが多い.屋内環境だけでなく,屋外環境においてもMRを応用することで,より様々なアプリケーションが考えられるようになる.MR を実現するためには,所望の位置に仮想コンテンツを重畳する位置合わせを行う必要がある.位置合わせを行うためには,カメラの視点位置姿勢を取得し,現実世界と仮想世界の座標系を常に一致させる必要がある.従来の位置合わせ手法として,事前に取得した画像特徴点デプスマップ等とカメラ画像との特徴点マッチングを行うという手法がある.しかし,屋外では光源環境が変化するため,事前取得した画像の見えと現在の見えが異なってしまい,単純な特徴点マッチングを用いた従来の手法では上手く動作しない場合がある.そこで本研究では,モデル化した実世界環境から現在の見えを再現することで,頑健に動作する位置合わせ手法を提案する.本稿で指す実世界環境モデルとは実物体の3次元形状モデル,色彩モデル,光源環境モデルから構成される.形状モデルは実物体の3次元幾何構造であり,レーザレンジセンサを用いて取得する.色彩モデルは実物体の表面反射率(アルベド)であり,形状モデルと全方位カメラ画像から推定する.光源環境モデルは現在の光源輝度分布であり,魚眼カメラや全方位カメラを用いて天空画像を撮影し取得する.しかし,光源輝度分布を取得するにあたり,屋外では輝度のダイナミックレンジが大変大きいため,シャッタースピードを変化させながら撮影したHDR(High Dynamic Range)画像だとしても太陽光周辺でサチュレーションを起こしてしまう.つまり,太陽光周辺の輝度分布が得られないという問題が発生する.そこで,本研究では既存の太陽光・天空光モデルを用いて,サチュレーション部分の輝度分布推定を行う.このようにして得られた光源環境モデルを用いて形状モデルの陰影付けを行い,色彩モデルと掛け合わせることによって現在の見えを生成することができる.生成した見えはマッチング対象であるカメラ画像の見えに近いと考えられるため,特徴点マッチングが容易になると考えられる.また,前フレームの画像特徴量を形状モデルに投影し,毎フレームで3次元特徴点マップを生成する.もし生成した見えとの特徴点マッチングが失敗した場合は,この3次元特徴点マップを利用し,相対的な視点位置姿勢の動きを推定する.このようにして頑健な位置合わせ手法を実現することができる.本稿では以上のような手法を提案,実装し,実験により有効性を確認する. | |||||
書誌情報 | 発行日 2013-03-25 | |||||
学位名 | ||||||
学位名 | 修士(情報理工学) | |||||
学位 | ||||||
値 | master | |||||
研究科・専攻 | ||||||
情報理工学系研究科・電子情報学専攻 | ||||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2013-03-25 |