SfM-MVSの高品質化
背景とねらい
現在，環境・建造物の3次元モデル化技術は，建設・土木・測量分野など様々な分野で利活用されています．さらに近年の計算機の発展により，誰でも写真から手軽に3次元モデルを生成することが可能となってきており，なかでも，多数の画像から3次元モデルを生成可能な写真測量技術であるStructure from MotionとMulti-View Stereo (SfM-MVS)技術が注目を集めています．
SfM-MVSでは，まず異なる視点から撮影した各画像の特徴点をマッチングし，画像撮影位置・方向(カメラポーズ)と画像上の特徴点の3次元的な位置(タイポイント)を推定するSfM処理と，SfM処理によって推定したカメラポーズを用いて，より高密度なモデルを生成するMVSを行っていきます．
なかでも本研究では，SfM-MVSを利用した高品質な3次元モデル生成のための計算機支援システムの開発を目指しています．
手法概要
開発手法では，より高品質なモデルの生成のために，従来プロセスでは難しい低テクスチャ領域の復元手法の開発や，短時間で処理可能なSfM結果から適切な撮影位置・方向を事前推定する技術の開発を行っています．
効果
開発手法では，単一色で塗装されたスチール棚・配管・積雪に適用した結果，より多くの領域を再構築可能であることを確認しました．
また，橋脚の撮影画像からSfMを行い提案手法を適用した結果，MVSによる高密度メッシュモデルの品質を予測可能であり，次に追加すべき低品質領域を自動選択可能であることを確認しました．
関連論文など
- 阿久津啓，森谷亮太，金井理，伊達宏昭，”多重撮影とヒストグラム均一化による低テクスチャ物体のSfM-MVS再構成処理の頑健性と精度向上”，2019年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，pp. 89–90，2019.
- 森谷亮太，金井理，伊達宏昭，新名恭仁，本間亮平，”SfM-MVSによる効率的で高品質なas-isモデル生成のための最適撮影計画 –貪欲法による低品質領域の推定手法の開発–”，日本写真測量学会北海道支部第37回学術講演会予稿集，pp. 25–31，2019.
