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スタンフォード大学など、コーナーに隠れた物体の形状をより高精度で再構築するイメージング法を発表。再帰反射スーツを着た人の動きも回復

スタンフォード大学とカーネギー・メロン大学による研究チームは、コーナーに隠れた物体の形状をより高精度に再構築するイメージング法を発表しました。

論文:Wave-Based Non-Line-of-Sight Imaging using Fast f−k Migration

著者:David B. Lindell, Gordon Wetzstein, Matthew O’Toole
所属:Stanford University, Carnegie Mellon University

本論文は、カメラ視野の外側にある物体をイメージングする波動画像形成モデルのNon-Line-of-Sight (NLOS)システムを提案します。提案手法は地震学で使われている逆方法に触発され、逆NLOS問題を解くためにf-kマイグレーションを採用します。既存のNLOSアルゴリズムとは異なり、f-kマイグレーションは高速でメモリ効率が良く、鏡面反射特性や他の複雑な反射特性に強固でより良い品質の再構成を生成します。

実験では、レーザー光が壁から散乱し、隠された対象物から反射し、壁に戻るのにかかる時間を記録します。壁上の異なるレーザー位置についてこれらのタイミング測定値を取得することによって、隠された対象物の3Dジオメトリ形状を再構成します。

結果、より正確な3Dジオメトリの再構成を実証します。以下が室内シーンでの対象物の再構成です。

また壁を素早くスキャンすることで、再帰反射スーツを着た人物の動きを4 fpsのインタラクティブレートでキャプチャできます。

さらに屋外での実験も検証します。石造りの側面が壁としてスキャンされ、こちらも再構成に成功します。

本研究は、f-kマイグレーションを用いたNLOSアルゴリズムを提案し、既存の方法に比べ、様々な反射率関数(例えば、拡散、鏡面反射)を含むシーンに対して高品質の再構成結果を実証しました。