時空間濃淡画像からの重み付投票を用いた回転物体の形状復元法の解析

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概要

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物体の3次元形状を復元する方法として、回転する物体を撮影した時空間濃淡画像を利用する方法に注目した。複数の画像から時空間断面画像を生成し、物体半径に対応したsin曲線を抽出することにより形状が得られる。断面画像のエッジから曲線を抽出して復元する例は[2][3]などがあるが、エッジのない滑らかな濃度変化をもつ領域に対しては復元されない。本研究では、sin曲線を抽出する方法として、濃淡情報を活用した正規分布型重み、関数を用いた重み付投票を行う。本論文では、線形な濃度変化を持つ平面、という簡単な対象モデルを想定して、画像にノイズが混入した場合の本手法に関する解析を行う。濃度が一致した時のみ投票(一致型投票)を行う場合より推定精度が良い事と、さらに、正規分布型の分散値を変える事により推定結呆が改善できる事を理論的に示し、それを実験的に検証する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-03-12

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