動画像からの対象物体の情報を多く含む広範囲合成画像の生成

牧山 彰太 (0851107)

近年，デジタルカメラや携帯電話などの普及により手軽に動画像を 撮影することができるようになった． しかし，動画像の情報量は膨大であり，1枚の画像の様に一目で 撮影されたシーンの情報を理解することはできない． そこで，動画像から動画像中の情報を集約した一覧性の高い 1枚の画像を生成することができれば，動画像の情報を素早く理解することが 容易になると考えられる． 本研究では，横方向にカメラを移動させて得られた動画像から， 撮影対象の重要とされる部分に着目し，任意の対象物体の情報を多く含む 広範囲合成画像を生成する手法を提案する． 一般的に，動画像からの画像生成は，動画像中に含まれる情報の取捨選択が困難とされるが， 本手法では，特徴点の対応関係により判断し，画像生成を行う． そこでは，動画像を時系列に重ねた3 次元ボリュームを生成し， そこへある曲面を与え，その曲面に沿って画素値をサンプリングすることにより， 広範囲合成画像を生成する． この曲面は，動画像中のフレーム間の特徴点の対応関係を利用し， 対象物体上の特徴点を多く持つように設定する． これにより，対象物体の情報を多く含む広範囲合成画像を生成する．