ＰＣクラスタを用いた並列３次元形状復元システムの開発

担当：松山　隆司，東海　彰吾（京都大学）

実世界の対象の３次元形状をリアルタイムに計測・復元することは，実世界の 状況把握だけでなく，実世界の対象の映像化のためにも必要な技術である．昨 年度は，３次元形状復元の一手法である視体積交差法において，平面から平面 への投影が線形演算で実行できることを利用した高速形状復元アルゴリズムを 開発し，６台の視点固定型パン・チルト・ズームカメラを用いて対象の３次元 形状復元を行った．視体積交差法は，複数の視点で得られた対象の２次元シル エット像を３次元実空間に逆投影し，それらの積演算を行い対象の形状を復元 する方法である．したがって，カメラの台数を増やすほど精度の高い３次元形 状の復元が可能になるという特徴がある反面，多数の映像データを同時に取り 扱うための計算量，メモリ量が増加するという問題点があった．また，シーン の状況に応じた能動的な形状復元についても検討されていなかった．

そこで，今年度は１０台のＰＣを高速な計算機ネットワークで接続したＰＣク ラスタシステムに９台の視点固定型パン・チルト・ズームカメラを接続したシ ステムを用い，より高速に３次元の形状復元を行うことを考え，

• 画像の撮影と形状復元をＰＣクラスタシステムで高速に行うための 並列アルゴリズムの開発
• 物体の３次元形状を精度良く，かつ，効率良く復元するための，シーン の状況に応じた首振りカメラの視線制御と撮影の方法の開発

を行った．

並列アルゴリズムとしては，昨年考案した平面を利用した高速アルゴリズムに 含まれる処理を並列化したものとして，

• ３次元形状復元の際の処理単位である個々の平面をＰＣの台数に分割し て形状復元を行う方法
• あらかじめ各ＰＣで全体の３次元形状復元に必要なデータを授受した後， それぞれのＰＣがスケジューラに指示された領域の形状復元を行う方 法

の２種類のアルゴリズムを開発した．

また，カメラの視線制御と撮影に関しては，

• 第１段階：撮影可能範囲の中から対象の存在領域を絞り込むため の低解像度の広角パノラマ画像の撮影と形状復元
• 第２段階：第１段階で得られた物体の存在領域の みを対象とした高解像度画像の撮影と形状復元

を行う，２段階処理法を採用し，広視野な視点固定型パン・チルト・ズームカ メラでの能動的，効率的処理を実現した．

これらの手法をＰＣクラスタに実装し計算機間のデータ通信の量や並列処理の 中での同期のオーバヘッドなどを評価した．実験として部屋の天井に設置した ９台の首振りカメラを用い，静的なシーンとして等身大マネキンの形状復元を 行った結果を図2.30に示す．現行のシステムでの処理時 間は，１サイクル（カメラの視線，ズーム制御を含む）あたり２０〜３０秒程 度である．

Figure 2.30: ３次元形状の復元例（２段階処理）

Step1 (Coarse)

Step2 (Fine)

Reconstructed Shape (mannequin)