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分散最適化にもとづく協調型プロジェクションマッピング影除去

プロジェクションマッピングでは、プロジェクタと投影対象との間に遮蔽物があると、映像に影が生じてしまうという問題がある。一方、プロジェクションマッピングでは、複数台のプロジェクタが同時に使用されることが多く、特に大規模な場合には、数十台のプロジェクタが使われることもある。複数台のプロジェクタがあれば、遮蔽されていないプロジェクタから映像を投影することで影の問題を解決することができる。一方、プロジェクタの台数が増加すると、1台のホストコンピュータが遮蔽の有無を考慮しつつ各プロジェクタの画素毎に投影する映像を計算することは負荷が高く、さらに計算された映像を各プロジェクタに伝送するコストも大変大きくなってしまう。そこで本研究では、カメラを用いたフィードバックを基本とする分散最適化のアプローチを採用し、各プロジェクタ毎に投影画像を並列して計算する効率的なアルゴリズムを開発し、その原理検証を行った。具体的には、各ピクセル毎に独立にフィードバックするのではなく、現フレームの影領域のエラーを次フレームの影領域へと伝播してフィードバックする。シミュレーションおよび実機実験を通じ、エラーの伝播による影除去性能の向上を確認した。

Publications

  • Jun Tsukamoto, Daisuke Iwai, and Kenji Kashima, "Distributed Optimization Framework for Shadow Removal in Multi-Projection Systems," Computer Graphics Forum (accepted).