画像群による3Dプリンタ用のモデル形成手法
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[[太田研 公開用Wiki]]
*画像群による3Dプリンタのモデル形成手法 [#v8a7a360]
#contents
*はじめに [#dbd1528b]
**研究背景 [#t7a33fdc]
近年では、画像処理などの 2 次元の処理だけでなく 3 次元を...
しかし3Dプリンタを使用するには3Dモデルデータを用意する必...
ここで簡単に実際の物体をモデリングできれば便利であると考...
**研究目的 [#r978eee6]
研究の目的はbundlerを用いて画像群から3次元頂点群を生成し...
*Bundler [#kc61adc0]
**bundlerとは [#we62a654]
bundlerとはstructure form Motion (以下SFM)の処理を容易に...
得られる3次元頂点群というのは画像群から特徴点を抽出し得ら...
因みにbundlerとは別途で特徴量を抽出するプログラムが必要と...
#ref(text3035-0.png,center,600x300)
**SIFT特徴量 [#md9b3c2a]
画像間の対応点を求めるために必要な局所特徴量を抽出するに...
そこで局所特徴量を抽出アルゴリズムはたくさんあるがSIFTを...
**structure form Motion [#lf1ea3a0]
bundlerの中心部分であるSFMとは、ある同一シーンをカメラの...
*実験 [#nf05e49d]
**実験目的 [#g73d4df8]
本研究の目的はbundlerを用いて画像群から3次元頂点群を生成...
**実験方法 [#m0ea1b9b]
以下に実験手順を示す。
-''3Dモデルデータを作成し、それを3Dプリンタで出力する''~
-''3Dプリンタで出力されたオブジェクトにテクスチャを貼る''~
-''そのオブジェクトを複数枚撮影してbundlerに入力する''~
手順を順番に説明する。最初の手順では3Dモデルデータ作成と...
以下にある3Dモデルデータの画像が用意したものである。左の...
そしてなぜ実際に存在している物体で画像群を作成してbundler...
次の手順では3Dプリンタで出力されたオブジェクトにテクスチ...
#ref(model_texture.png,center,300x400)
そして以下の入力画像群が得られた。画像上では6枚となってい...
#ref(input_imgs.png,center,400x250)
**実験結果 [#d7e2b86c]
以下の画像群が実験の結果である。1列目がモデル1の出力結果...
はモデル2の画像となっている。
#ref(output.png,center,425x254)
**実験の考察 [#n50fa542]
実験結果の画像を見るとモデル1ではある程度3次元頂点が復元...
考えられる理由としてはモデル1はエッジが出やすい形状をして...
そして画像を見てもわかるとおり、対象物体以外の机などの背...
これは不要な頂点群となるので削除する必要がある。因みに背...
***問題点 [#odbd7f5f]
これらの考察をまとめ,問題点を挙げると
-''特徴点の得られない画像の対処方法''~
-''背景が復元されてしまうこと''~
-''復元された頂点群が粗いため面がうまく張れないこと''~
この3点になる。今後はこれらの課題に対処する必要がある。
*まとめ [#bcae3784]
bundlerを用いて画像群から3次元頂点群を生成して、3Dプリン...
bundlerは本当に3Dプリンタ用モデル生成に有用であるかを実験...
実験の考察から3つの問題点が挙げられたものの、これらの問題...
今後の展開としては、以下のことを行いたいと思う。~
-''定量的な3Dオブジェクトの比較プログラム作成''~
-''対象オブジェクト以外、つまり背景削除及び復元頂点群の平...
-''頂点群から3Dモデルデータにするプログラムの作成''~
1の課題に関して本論文では頂点データの比較がほとんどできて...
次に課題は復元された3次元頂点群に対する処理のことであるが...
最後の課題はつまるところ3次元頂点群から面を張るプログラム...
必ず3Dモデルデータが閉じらている必要がある。3次元頂点群が...
今後はこれらの課題に取り組み、画像群から33Dプリンタ用のモ...
*参考文献 [#h77e6a22]
[1]Noah Snavely,"Bundler: Structure from Motion (SfM) for...
[2]David Lowe,"Scale-invariant feature transform",http://...
[3]徐 剛,辻 三郎 著 "3次元ビジョン "(1998年 発行 共立出版)~
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*画像群による3Dプリンタのモデル形成手法 [#v8a7a360]
#contents
*はじめに [#dbd1528b]
**研究背景 [#t7a33fdc]
近年では、画像処理などの 2 次元の処理だけでなく 3 次元を...
しかし3Dプリンタを使用するには3Dモデルデータを用意する必...
ここで簡単に実際の物体をモデリングできれば便利であると考...
**研究目的 [#r978eee6]
研究の目的はbundlerを用いて画像群から3次元頂点群を生成し...
*Bundler [#kc61adc0]
**bundlerとは [#we62a654]
bundlerとはstructure form Motion (以下SFM)の処理を容易に...
得られる3次元頂点群というのは画像群から特徴点を抽出し得ら...
因みにbundlerとは別途で特徴量を抽出するプログラムが必要と...
#ref(text3035-0.png,center,600x300)
**SIFT特徴量 [#md9b3c2a]
画像間の対応点を求めるために必要な局所特徴量を抽出するに...
そこで局所特徴量を抽出アルゴリズムはたくさんあるがSIFTを...
**structure form Motion [#lf1ea3a0]
bundlerの中心部分であるSFMとは、ある同一シーンをカメラの...
*実験 [#nf05e49d]
**実験目的 [#g73d4df8]
本研究の目的はbundlerを用いて画像群から3次元頂点群を生成...
**実験方法 [#m0ea1b9b]
以下に実験手順を示す。
-''3Dモデルデータを作成し、それを3Dプリンタで出力する''~
-''3Dプリンタで出力されたオブジェクトにテクスチャを貼る''~
-''そのオブジェクトを複数枚撮影してbundlerに入力する''~
手順を順番に説明する。最初の手順では3Dモデルデータ作成と...
以下にある3Dモデルデータの画像が用意したものである。左の...
そしてなぜ実際に存在している物体で画像群を作成してbundler...
次の手順では3Dプリンタで出力されたオブジェクトにテクスチ...
#ref(model_texture.png,center,300x400)
そして以下の入力画像群が得られた。画像上では6枚となってい...
#ref(input_imgs.png,center,400x250)
**実験結果 [#d7e2b86c]
以下の画像群が実験の結果である。1列目がモデル1の出力結果...
はモデル2の画像となっている。
#ref(output.png,center,425x254)
**実験の考察 [#n50fa542]
実験結果の画像を見るとモデル1ではある程度3次元頂点が復元...
考えられる理由としてはモデル1はエッジが出やすい形状をして...
そして画像を見てもわかるとおり、対象物体以外の机などの背...
これは不要な頂点群となるので削除する必要がある。因みに背...
***問題点 [#odbd7f5f]
これらの考察をまとめ,問題点を挙げると
-''特徴点の得られない画像の対処方法''~
-''背景が復元されてしまうこと''~
-''復元された頂点群が粗いため面がうまく張れないこと''~
この3点になる。今後はこれらの課題に対処する必要がある。
*まとめ [#bcae3784]
bundlerを用いて画像群から3次元頂点群を生成して、3Dプリン...
bundlerは本当に3Dプリンタ用モデル生成に有用であるかを実験...
実験の考察から3つの問題点が挙げられたものの、これらの問題...
今後の展開としては、以下のことを行いたいと思う。~
-''定量的な3Dオブジェクトの比較プログラム作成''~
-''対象オブジェクト以外、つまり背景削除及び復元頂点群の平...
-''頂点群から3Dモデルデータにするプログラムの作成''~
1の課題に関して本論文では頂点データの比較がほとんどできて...
次に課題は復元された3次元頂点群に対する処理のことであるが...
最後の課題はつまるところ3次元頂点群から面を張るプログラム...
必ず3Dモデルデータが閉じらている必要がある。3次元頂点群が...
今後はこれらの課題に取り組み、画像群から33Dプリンタ用のモ...
*参考文献 [#h77e6a22]
[1]Noah Snavely,"Bundler: Structure from Motion (SfM) for...
[2]David Lowe,"Scale-invariant feature transform",http://...
[3]徐 剛,辻 三郎 著 "3次元ビジョン "(1998年 発行 共立出版)~
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