日本建築学会大会学術講演梗概集（近畿） 2014 年 9 月

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画像解析による 3 次元形状復元の可能性についての再考○ 味岡 収*
渡邉 弘行*

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画像解析
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SFM
3D モデル

形状復元

SFM の基本原理は

1. 3 次元データの取得技術について
3 次元データの活用とその取得技術は 21 世紀以後建設

写真測量と共通するが分野全体及び文化財の調査・保護・研究の分野において初期条件として基準座貢献をしてきた.取得技術は画像を用いる方法とレーザー標値を入力する以外 ,を用いる方法に大別でき,前者の代表的な技術は写真測量解析はほぼ自動化され(Traditional Photogrammetry),後者は 3D レーザースキャニている .カメラの内外ングである.3 次元計測技術のルーツはこの写真測量にあ部パロメーターをそのり,1980 年代以降一般に普及してきたが,21 世紀に入って過程で推定するためにからは 3D レーザースキャニングが主流となりつつある1.

キャリブレーションはその要因として 3D レーザースキャナの計測には写真測量不要であり , 同様の理に比べて高い技術が必要なく安定的に必要なデータが取由で条件の異なる複数得できること,広範囲のデータを取得できることが挙げらのカメラを用いた解析れる.しかし,3D レーザースキャナはその機材が依然高価も可能である.図 1 2 のであり適用可能な範囲が機種の仕様によって異なり,多くフロー図は画像撮影 ,の状況に備えるにはいくつもの機種を揃えることが望ま

点群生成 ,メッシュデしいがそれはコスト的には難しいのが現状である.

ータの生成までを示しその一方で,近年はコンピュータビジョンと呼ばれる分ている.特徴は SIFT3と野において画像を用いた 3 次元形状の復元技術が注目さ呼ばれる特徴点 4 の抽れている.これは異なる位置から撮られた複数枚の画像の出と画像間でのマッチオーバーラップ部を解析し 3 次元モデルを復元するものング機能である. 適切な条件で撮影された 1000 万画素をで、その根幹技術は SFM(Structure from Motion)と呼ばれる.

超える画像であれば一枚あたり数百から数千点の特徴点

詳細については次章で述べるが従来の写真測量では困難が抽出され,画像間でマッチングされた後,各カメラの位であったような多量の画像を一括でオートマチックに解置 ・ 姿 勢 の 推 定 値 と 特 徴 点 か ら生 成 さ れ た 粗 い 点群

析可能なことと解析に熟練の技術を要せずに 3 次元デー(Sparse point cloud)を得る.これを用いて各ピクセルの 3 次タが得られることが特徴として挙げられる.また,写真測量

元座 標を計算し , より高密 度な点群デー タ (Dense pointと同じように元の画像をテクスチャとして使用することcloud)を得る.この点群からメッシュデータを作成し元画像でリアリティのある 3D モデルが得られる.この技術を文を貼り付けることで最終的な 3D データが生成される.

図 1 SFM のワークフロー

化財分野に用いることで 3D レーザースキャナを用いるよりも経済的かつ効率的に適切なデータが得られる可能性がある.本稿ではその技術について紹介をすると共に写真測量や 3D レーザースキャニングと照らし合わせて今後の画像による 3 次元計測技術の可能性について考えたい.
2. SFM(Structure from Motion)解析の概要
従来の写真測量は異なる位置から撮られた複数枚の画像の中からペアを作成し,共通する基準点を手作業で抽出

図 2 推定されたカメラの撮影位置・姿勢し,既知座標を与えることでカメラの位置と姿勢を求めている.また,カメラのキャリブレーションが必要であり一般には異なるカメラや焦点距離で撮影された画像の解析は困難であった.

3. SFM 解析の適用可能性
画像を用いた 3 次元データの取得技術の特徴の一つとして様々なスケールの対象に適用可能なことが挙げられ

Re-thinking about the possibility for reconstruction 3D modelfrom multiple images― 791 ―

Osamu Ajioka, Hiroyuki Watanabeよく計測する用途には用いられてこなかったが SFM を用いることで 1000 枚を超えるような画像の処理が可能になり,大規模な対象や複雑な形状を持つ対象を精度よく計測する際に用いることが可能になった.

図 3 コインの 3D モデル

図 4 UAV(+GPS,IMU)

4. SFM 解析の課題
SFM 解析にはいくつか課題が存在する.SFM 解析ではSIFT による特徴点の抽出が大きなポイントであるため,プラスチックや単色塗料の塗布など表面が滑らかに仕上げられたものや反射する光沢素材は特徴点を抽出しにくく正確なモデリングは難しい.また,生成される 3D モデルについては未だ 3D レーザースキャナの方が信頼度は高いのが現状である.これは撮影画像の質を安定させにくいことと,光学センサーにより直接 3 次元座標を求める 3D レー
ザースキャナに対し写真測量では 2 次データにより 3 次元座標を得るためである.しかし,真値からの誤差という観

図 5 軍艦島の 3D モデル(左:TIN.右:ワイヤフレーム)

点から精度を検証すると必ずしも 3D レーザースキャナより精度が悪いわけではない.技術的にどちらの方が精度が高いかは一概に言及することは出来ない.

図6

SFM による建築物の 3D モデル

る.3D レーザースキャナの場合,機種ごとの仕様により計測可能な距離の範囲や計測精度は基本的に固定されている.計測範囲はスキャナの盛替えを繰り返すことで範囲は広げることができるが計測距離を縮めることは出来ない.
同様に精度も仕様を上限としてそれ以上良くすることは出来ない.また基本的に三脚の上など機材を固定して使用するものであり,動きながらの計測は出来ない5.画像による計測の場合は,これらの制約を受けにくい.精度とモデルの

5. 今後の展望
SFM 解析は今後の 3 次元計測において重要な技術となり得る.現状多くの 3 次元計測が 3D レーザースキャナを用いて行われており徐々に機材の価格帯も下がってきているがデジタルカメラの高性能化はその比ではなく,ソフトウェアがより身近になればこの技術は広く普及するものと思われる.特に文化財の調査においてはデジタルカメ
ラで記録した画像がそのまま 3 次元化され形だけでなく色の情報も同時に保存することが出来ることは有用であると考えられる.3D レーザースキャナは依然信頼性の高い
3D モデルの構築が可能であるが,計測の目的によってはSFM 画像解析も有用な選択肢の一つになり得ると言える.
【註】

解像度は主に対象との距離・レンズの焦点距離・カメラの画素数に依って予め調整が可能なため,目標精度や解像1. ここでの写真測量は主に地上（近接）写真測量を指す.航空写真測量は依然度に従って撮影方法を変えることにより柔軟に対応可能

様々な用途に活用されている.

である.また対象範囲については解析条件に適う撮影が計

2. M.J.Westoby 他, Structure-from-Motion’ photogrammetry A low-cost, effective tool

測可能ならば遺物や加工痕のような詳細なデータが必要

for geoscience applications, Geomorphology 179 (2012)

なものから建築全体や街並みといったスケールのものま3. SIFT(Scale Invariant Feature Transform)とは各画素に対して回転・スケール・で計測可能である.近年普及の始まった UAV(Unmanned照明環境の変化の中に不変な特徴量を見出す技術

Aerial Vehicle) と い う 無 人 飛 行 体 に カ メ ラ を 搭 載 す れば,GPS やリモートコントロールを使用して数 km 四方程度の計測が可能である.図 56は UAV を使用して軍艦島全体を約 300 枚撮影しモデル化したものである.これまで写真
測量は解析に煩雑な作業を要すため大規模な対象を精度*㈱計測リサーチコンサルタント

4. 特徴点とは色彩や濃淡などの変化が顕著な画素のことを指す.
5. MMS や航空レーザー測量などの移動体からの計測方法はあるがこれらはここ扱っている地上型レーザスキャナに比べ精度が落ちるため用途は限られているため例外とする.
6. THE JOURNAL OF SURVEY 測量 2013.9 17 より*KEISOKU Research Consultant CO.

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