著者

金谷健一 浅原 清太郎 菅谷 保之 ハノ・アッカーマン

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.88, pp.131-138, 2005-09-06

被引用文献数

8

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Tomasi・Kanadeの因子分解法によって3次元復元を行うにはカメラモデル(平行,弱,疑似透視)を指定する必要がある.本論文ではそのような特定のカメラモデルを指定する必要のない方法を提案する.まず因子分解法の原理を,撮像がアフィンカメラであるという以外には何も仮定しない形で記述し,カメラモデルに依らない計量条件を導く.次に,撮像が透視投影を近似するための最小限の要請を置くと2個の不定関数を含むカメラモデルが得られることを示す.そして,その関数値を入力画像から自己校正によって定めれば自動的に適切なモデルが選ばれることを実験的に検証する.In order to reconstruct 3-D Euclidean shape by the Tomasi-Kanade factorization, one needs to specify a camera model such as orthographic, weak perspective, and paraperspective. We present a new method that does not require any such specific camera models. We first state the principle of 3-D reconstruction in the most general form without assuming anything about the camera except that it is affine and derive a camera-model-free metric constraint. We then prove that a minimal requirement for the affine imaging geometry to mimic perspective projection leads to a camera model that has two free functions. We experimentally confirm that if we optimally determine their values from input images by self-calibration, an appropriate camera model is automatically selected.