先端研の研究領域

研究事例

画像のコントラスト強調と対象形状仮説に基づく深度の適応的選択による低テクスチャ表面のSfM-MVS再構成モデル品質の向上

多数画像から３次元モデルを再構成できるSfM-MVSが様々な分野で普及している．しかし，低テクスチャ表面では，対象の3次元再構成が良好に行えない問題が残されている．本研究では，MVSの深度マップ推定時に，画像のコントラスト強調と対象形状の仮定に基づき推定された深度の中から，輝度情報の適合性の高い深度を選択し，より高品質な深度マップを生成し，再構成モデルの品質を向上させる手法を開発した．