高速なブロック相関ステレオマッチングと、領域分割画像を使って高速でそれらしい顔モデルを復元できないかと挑戦してみました。
こちらが元画像。友人の画像を使わせてもらいます。
こちらはブロック相関ステレオマッチングで計算した視差マップです。赤い領域は計算がうまくできなかった領域です。この赤い領域を補間する必要があります。
こちらは領域分割画像。OpenCVのcvWatershedを使って作りました。
この領域分割画像を使って視差マップの赤い領域を補間します。
そして、こちらが領域分割画像を用いてステレオマッチングで求めた視差を補間した結果です。領域内では視差の分散値が低いという仮定に基づいて補間しました。
こちらが視差マップから起こした3次元モデルです。視差マップではそんなに分からないぼこぼこ感が３Dモデルだとはっきりと分かってしまいます。
やはり、関数フィッティングなどを行わないと結果は厳しいようです。
きれいに復元できている例は世の中に結構あるので、もう少しいろいろと実験してみたいです。
こちらが元画像。友人の画像を使わせてもらいます。
こちらはブロック相関ステレオマッチングで計算した視差マップです。赤い領域は計算がうまくできなかった領域です。この赤い領域を補間する必要があります。
こちらは領域分割画像。OpenCVのcvWatershedを使って作りました。
この領域分割画像を使って視差マップの赤い領域を補間します。
そして、こちらが領域分割画像を用いてステレオマッチングで求めた視差を補間した結果です。領域内では視差の分散値が低いという仮定に基づいて補間しました。
こちらが視差マップから起こした3次元モデルです。視差マップではそんなに分からないぼこぼこ感が３Dモデルだとはっきりと分かってしまいます。
やはり、関数フィッティングなどを行わないと結果は厳しいようです。
きれいに復元できている例は世の中に結構あるので、もう少しいろいろと実験してみたいです。
