多視点画像からの自由視点画像生成においては，被写体の幾何情報をどの程度まで陽に求めるかによって，光線べースの方法から幾何ベースの方法まで，幅広い手法が提案されている．本発表の手法は，信頼度マップと呼ばれる多層平面上での被写体の存在確率情報を求めることにより，奥行き方向に被写体の多義性を許容する表現をとることが特徴である．このことにより，テクスチャが一様の場合など，ステレオマッチングがとりにくい場合においても，際だった雑音のない画像の生成が可能である．本稿では，信頼度マッピング法の基本的な原理を定式化したあと，複数の視点位置からの信頼度マップを統合して，オクルージョン（遮蔽）に対してロバストな視点依存信頼度マッピング法を記述する．また，計算コストの優位性を実証するため，実時間処理システムについて紹介する．%We propose an image-based rendering method called "layered probability mapping." The algorithm requires modest computer power but produces high-quality output images even from textureless or noisy input images. This accommodates ambiguities regarding object depth. Because the layers are locally view dependent, we can save the computing time to acquire globally consistent precise models. Also, by integrating the layers estimated from plural reference viewpoints, the rendered image that include occlusion regions are much improved, since the region with low fidelity estimated from one viewpoint is complemented by high fidelity from other viewpoints. The algorithm that implements the features above is computationally modest and straight forward, without including conditional branching and optimization of non-linear equations. Actually, by adding some limitations, real-time rendering is possible by current commodity hardware. Also, we show the image synthesis results to prove our method can generate higher quality images compared to some conventional methods.
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