テクスチャパターンのスケール変化によるシーンの中の奥行き推定

抄録

本論文では、画像内に含まれる物体表面のテクスチャのスケール変化から、シーンの奥行き情報を推定する手法を提案する。学習用のテクスチャ画像が多数与えられると、各画像について、それを拡大縮小することで、スケールが異なるサンプル画像を複数枚作成する。次に、各サンプル画像から高次局所自己相関特徴を抽出し、その分布を求める。全サンプル画像の特徴分布を連結することで、階層的な判別空間を構築する。この判別空間を使った自然画像の奥行き推定実験によって、本手法の有効性を確認した。