TVRSJ Vol.8 No.4, 2003

基礎論文

全方位型マルチカメラシステムを用いた高解像度な
全天球パノラマ動画像の生成とテレプレゼンスへの応用
池田 聖*1 ,佐藤 智和 1 ,3

横矢 直和 1
3

Generation of a High-resolution Spherical Movie
Using an Omnidirectional Multi-camera System and Its Application to Telepresence
Sei IKEDA*1 , Tomokazu SATO31 and Naokazu YOKOYA3 1

Abstract { In the eld of mixed reality, virtualization of real outdoor scenes is widely

investigated for a number of applications such as telepresence and walk-through systems. An omnidirectional multi-camera system is more useful for virtualizing outdoor
scenes than a single camera system, because the multi-camera system can easily capture
high-resolution omnidirectional images. However, the exact calibration of the system isnecessary to virtualize the real world accurately. In this paper, we describe a method forgenerating a high-resolution panoramic movie by calibrating an omnidirectional multicamera system geometrically and photometrically. In experiments, a spherical panoramic
video has been successfully computed to show the validity of the proposed calibration
method. Finally, we show a prototype of telepresence system using an immersive display.

Keywords : Omnidirectional Multi-camera System, Camera Calibration, Panoramic
Image Generation, Telepresence

1 はじめに
全方位ビデオ映像を用いることで遠隔地の様子を利

用者に提示し , 自由な見回しを可能とするテレプレゼ

ンスシステム [1] は , エンターテイメントや医療, 教育などの様々な分野で応用が期待されている. このようラシステムに固有の設計パラメータを使用することを前提としたもの [10, 11, 12] が多く, 一般の全方位型マ

ルチカメラシステムに適用し正確なキャリブレーションを行うことは困難である. また, 没入型の大型スクリーンに投影された繰り返しパターンを使用する手法[10, 11] は, 各カメラに対して奥行き方向に広くマーカな全方位ビデオ映像を撮影するための全方位画像センを配置することが困難であるため, キャリブレーショ

チメントを取りつけることで, 比較的容易に全方位画

ン結果が画像上の量子化誤差やマーカ位置の検出誤差サとして, 既に広く普及している通常のカメラにアタッ像を獲得できる曲面ミラー [2, 3] や広角レンズ [4, 5]を用いる方式が , これまで広く用いられてきた. しかし , これらの方式では全方位の画像を 1 台のカメラで撮影するために , 解像度や視野角の不足, 視線方向による解像度の不均等が問題となる.

これに対して, 複数のカメラを外向きに配置することで全方向を撮影する全方位型マルチカメラシステム[6, 7, 8, 9] は, システムが複雑となる反面, 高い解像度の画像が取得でき, また視線方向による解像度の偏りが少ないという特徴を持つ. このような全方位型マルチカメラシステムから得られる画像を用いて, 臨場感の高いテレプレゼンスを実現するためには, 高い精度
でカメラ間の幾何学的及び光学的なキャリブレーショ

ンを行い, 視覚的に違和感の少ない高解像度なパノラ
マ画像を生成する必要がある. 従来の全方位型マルチカメラシステムのキャリブレーション手法には, カメ*1 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科*1

Nara Institute of Science and Technology

に対して敏感になるという問題がある [13]. 一方, 市販のマルチカメラシステムの多くには, 専用のパノラマ

画像生成ソフトが付属しているが , キャリブレーショ

ン手法の詳細は公開されておらず精度が不明な場合がある [8].

本論文では, 臨場感の高いテレプレゼンスを実現するために, 一般的なカメラモデルを基に全方位型マルチカメラシステムの高精度なキャリブレーションを実
現し , 高解像度なパノラマ動画像を生成する手法を提案する. また, 実際に試作したテレプレゼンスシステ

ムへの応用例を示す. 提案手法では , まず, 全方位型
マルチカメラシステムの幾何学的および光学的キャリ

ブレーションを行い, 次にキャリブレーション結果を基にして全天球パノラマ動画像を生成する. システムの幾何学的なキャリブレーションでは , 設計パラメー
タを用いず, 物体表面の三次元位置を計測可能なレーザ計測器トータルステーションとキャリブレーション
ボードを使用して各カメラに対して空間的に広くマー日本バーチャルリアリティ学会論文誌

Vol.8, No.4, 2003

カを配置することでキャリブレーション精度の向上を図る. また, 光学的なキャリブレーションでは各カメ

ラの明度低下現象とカメラ間の色調を補正する. 次に,撮影対象が十分に遠方にあることを仮定して, 上記のキャリブレーションの結果に基づいた画像のつなぎ合わせを行う. これにより, 違和感の少ない高解像度な
全天球パノラマ動画像を生成する.

以下 2 章では, 全方位型マルチカメラシステムの幾何学的及び光学的キャリブレーションについて述べる[14]. 3 章では, キャリブレ ーション結果に基づいた
全天球パノラマ画像の生成方法について述べ, カメラ
間の視差の影響について考察する. 4 章では , 実際にLadybug のキャリブレーションを行い, パノラマ画像を作成する. また, パノラマ画像の幾何学的なつながり具合いについて定量的な評価を行う. 5 章では , 高

図1

Ladybug のカメラヘッド (左) と蓄積ユニット (右)Fig. 1 Camera head (left) and storage unit
(right) of Ladybug.

z

解像度な全天球パノラマ動画像の応用例としてテレプ

レゼンスシステムの試作結果を示し , 提案手法によりy生成したパノラマ動画像によって臨場感の高いテレプ

キャリブレーション
ボード

レゼンスが実現できることを示す. 最後に, 6 章で本論文をまとめる.

Ladybug

2 全方位型マルチカメラシステムのトータルステーション

キャリブレーション
本研究では, 全方位型マルチカメラシステムとして,上方を含む 6 台のカメラによって全方位の撮影が可能

x

図 2 キャリブレーションボード の配置
Fig. 2 Arrangement of calibration board.

な Point Grey Research 社製の Ladybug[8](図 1) を用いる. Ladybug は , 図 1(左) に示すような水平方向に5 個, 上方向に 1 個の CCD カメラを配置した小型カメ
ラヘッド と, 図 1(右) に示す HDD アレ イによる蓄積
ユニットから成り, 全方向の約 75%以上を最大 20 分の動画像として 15fps で撮影できるシステムである.

推定を行う.

提案手法では , これらを正確に推定するために , シ

ステムの全方向に三次元位置関係が既知のマーカを多数配置する. まず, マーカの配置方法について述べる.
本手法では, マーカとして図 2 に示すようなキャリブ

全方位型マルチカメラシステムのキャリブレーショ

レーションボードに印刷された格子模様の交点を用い

レーションの順に行う. 幾何学的キャリブレーションの 3 隅の格子点をトータルステーションで計測し , 線

ンは , 幾何学的キャリブレーション , 光学的キャリブ

では, まず入力画像の歪み補正などに用いる内部パラメータの推定を行い, 次に各カメラの外部パラメータ

としてカメラの位置および 姿勢を推定する. 光学的る. マーカの三次元位置は, キャリブレーションボード

形補間によって求める. キャリブレーションボードは

図 2 に示すように, 各カメラに対して奥行き方向に移動させ, その都度三次元位置の計測と, キャリブレー

キャリブレーションでは , まず明度低下現象の補正に

ションボードの撮影を行なう. これにより, 多数のマー調補正に使用するパラメータを推定する. 以下, 幾何学

でマーカボード を撮影し終わるまで, トータルステー

使用するパラメータの推定を行い, 次にカメラ間の色的キャリブレーションおよび光学的キャリブレーショ

ンについて詳述する.

2.1 幾何学的キャリブレーション

幾何学的キャリブレーションでは各カメラの幾何学的なカメラパラメータである内部パラメータ (焦点距離, レンズ歪み, 歪み中心, アスペクト比) と外部パラ

メータ (カメラの位置, 姿勢) の推定を行なう. 外部パ

ラメータに関してはカメラ間の位置及び姿勢の関係を得るために全てのカメラについて統一した座標系でのカの空間的な配置が容易に実現できる. 全てのカメラ

ションによって張られる世界座標系を統一することで,システムの全方向にマーカを同時に配置するのと同等のデータを得ることができる. また, 画像上での格子点の位置は, 二値化により検出された格子線領域に二つの直線を当てはめ, それらの交点を算出することで求める. これによりサブピクセルの精度で格子点の画像上の座標を検出し , キャリブレーション精度の向上を図る.

: 全方位型マルチカメラシステムを用いた高解像度な全天球パノラマ動画像の生成とテレプレゼンスへの応用
次に , 各パラメータの推定方法について述べる. 内
に対して線形的な関係 J = aL + b を持つとされてい部パラメータの初期値はあらかじめ各カメラについる. これに基づけば , 異なるカメラ c と c0 の撮像面上て Tsai の手法 [15] を用いて推定しておく. ただし ,における放射輝度 Ic と Ic0 の間にも, Ic0 = ac Ic + bc
歪み係数については 3 次係数 3 まで考慮し精度向上の線形的な関係があると考えられる. 本手法では , 上式を図る. 各カメラの外部パラメータは , 佐藤らの方法
で示す輝度モデルを仮定し , RGB 各チャンネルに対して輝度補正を行うことで色調を補正する. 輝度補正を[16] により, 線形演算と非線形最適化により画像上の投影誤差を最小化することで求める. 本手法では各カ行うために, 照明条件を固定した同じシーンを撮影す
メラの外部パラメータを, 世界座標系におけるカメラ
ることで各カメラ c の変換係数 ac ; bc を推定する. 変換係数は, カメラ c の画像と基準カメラ c0 の画像の輝c (c = 0; 1; ; :::) の位置 Tc と姿勢 Rc を用いて, 世界
座標系からカメラ座標系への変換行列 Mc として以下
度 i に関する正規化ヒストグラム hc (i), hc0 (i) を一致のように表わす.
させるように決定する. すなわち, 評価関数:
池田・佐藤・横矢

Mc =

"

Rc Tc

0

#

1

(1)



X
1
i 0 bc 2e(ac ; bc ) =h c 0 (i) 0 h c
ac
ac
i

(4)

本手法では，Mc を求めるために, マーカ m (m =1; 2; :::) の三次元位置 xm とカメラ c の入力画像上での位置 um とを対応づけ, 線形的な手法 [17] を用いてを定義し , これを最小化することで各カメラの ac ; bc

する. しかし Mc の自由度は 12 となり Rc が正規直交

本章では, 前述の手法によって得られるキャリブレー

世界座標系からカメラ座標系への変換行列 Mc0 を計算
0

基底を成さない. そこで , 真のカメラ位置が推定された光軸上に存在すると仮定して, 線形演算により 6 自由度に補正された変換行列 Mc を得る. 最後に , マー

カの三次元位置を画像上に投影した座標 vm とマーカの入力画像上での位置 um との二乗距離 (以降, 再投影誤差) の和で表現される評価関数

Ec =

X
m

(um 0 vm)2

3 全天球パノラマ画像の作成
ション結果を基に, 入力画像から球面透視投影画像としてパノラマ画像を作成する方法について述べる. また, カメラ間の視差 (投影中心のずれ ) の影響について考察する.

3.1 パノラマ画像の作成方法

図 3 にパノラマ画像生成手順を示す. まず前章で述(2)を勾配法によって最小化することで, カメラの内部及び外部パラメータを決定する.

べた明度低下現象の補正およびカメラ間の色調補正を行う. 次に , 仮想的な球面に対して幾何学的なキャリブ

レーション結果を基に補正された入力画像を投影する.
最後に, 球面上に投影された画像を正距円筒図法により平面に展開し , パノラマ画像を生成する. 以下では,

2.2 光学的キャリブレーション

光学的なキャリブレーションでは , 明度低下現象の補正とカメラ間の色調補正を行う. 一般的な全方位型

マルチカメラシステムでは, それぞれのカメラで広角レンズによって広い視野の画像を取得するため, 画像の周辺部分が暗くなる明度低下現象が生じる. 明度低下現象として , 広角レンズ特有の cos4  現象 [18] と望

遠レンズに特有の口径蝕現象 [19] が知られているが ,広角レンズを用いたレンズ系では前者の影響が支配的であるため, ここでは cos4  現象のみを考慮する. 本
研究ではレンズ径の実測値 l と幾何学的キャリブレー

ションで求まった焦点距離 f を使用し , 以下の式を用いることで cos4  現象を補正する [18]. ただし , I; I 0

は明度低下現象補正前後の画素の輝度値,  はカメラの光軸に対する入射光の角度である.

l2 cos4 
I
I0 =
f2

を推定しカメラ間の輝度を補正する.

仮想的な球面への画像の投影手法について述べる.

一般に, カメラを放射状に配置するマルチカメラシ

ステムでは , 各カメラの投影中心は一致せず, 図 4 に示すように視差が発生するために厳密な一点透視投影に基づく継ぎ目のないパノラマ画像を作ることは不可能である. しかし , 撮影対象までの距離がカメラの投影中心間の距離に比べて十分大きい場合は, 視差の影

響が相対的に小さくなるため, 各カメラの投影中心が一致していると見なすことができる. ここでは撮影対象が十分遠方に存在するものと仮定し , 投影面である

仮想的な球面 S の半径を十分に大きく設定する. 球面の中心は全てのカメラの投影中心の重心位置 G に設定する. このような仮定の下で, 各画像上の全て画素

を球面 S に投影することでパノラマ画像を生成する.

ただし , 球面 S 上の点 s に対応する入力画像が複数存(3)在する場合, 複数の画像が滑らかにつながるように画

次に, カメラ間の色調の補正手法について述べる. 一

る画像面上への投影位置 uc での輝度値を Ic (uc ) とし ,般に撮像面上の放射照度 J は物体表面の放射輝度 L

像間のブレンド 処理を行う. 点 s のカメラ c に対応す

その点に最も近い入力画像の端辺上の点までの距離を日本バーチャルリアリティ学会論文誌

入力画像
明度低下現象補正
カメラ間の色調補正
幾何学的補正・球面への投影
パノラマ画像

キャリブレーション結果
焦点距離・レンズ半径
色調パラメータ
カメラの内部・外部パラメータ

図 3 パノラマ画像の生成手順

Fig. 3 Flow diagram ofpanoramic image.

generatinga

I (uc )c c

c2C (s)P

c2C (s)3.2 視差の影響

c(5)

本節では , カメラ間の視差の影響を調べるために，視差の影響がパノラマ画像上で 1 画素以内に収まる対象物までの距離について考える. 図 4 に示すように撮影対象 x が 2 つのカメラ c; c0 上の点 uc ; uc0 に撮影されたとき前述の手法では, 球面 S 上の sc ; sc0 に投影さ

れ , 2 重にずれた画像が生成される. 球面 S の円周長が N 画素で構成されているとすると, 6 sc Gsc0 < 2N

であれば , 視差の影響は 1 画素以内に収まる. 球面 S

 6 sc xsc0 となるので,を無限遠に設定すれば 6 sc Gsc0
6

sc ′
sc

x

uc

Tc

重心

G

uc′

Tc′

図 4 視差の影響
Fig. 4 E ect of disparity.

, 点 s の輝度値 IS (s) は, 点 s からの投影が可能なカメラの集合を C (s) として以下の式で表現
される.
IS (s) =

カメラ c

球面 S

カメラ c′

c とするとP

Vol.8, No.4, 2003

Tc xTc0 < 2N という条件を満たす範囲に撮影対象 xが存在すればよい.

4.1 Ladybug のキャリブレーション

Ladybug の幾何学的なキャリブレーションでは, Ladybug を三脚に固定し , キャリブレーションボード を
カメラの奥行き方向に約 50cm 間隔で移動させ, 各カメ
ラごとに 6 回撮影した. これにより各カメラに対して合計平均約 800 個のマーカの三次元位置と画像上の位置を取得した. マーカの三次元位置は，先に 2 章で述べたように , キャリブレーションボードの 3 隅の格子点
を LEICA 社製のトータルステーション TCR1105XRで計測することにより算出した. また, 色調補正におけるカメラ間の輝度変換係数 ac ; bc の推定に使用する
画像は, 各カメラの画角内に写るシーンが同じになる

ように, カメラシステムを回転させカメラごとに取得

した. その際に , 鏡面反射光を含まないシーンを用いることで, 各カメラの撮影位置の微妙なずれによる照明条件の変化を最小限に抑えた.

まず, 推定した内部パラメータを用いた入力画像の歪み補正結果を図 5 に示す. 同図より格子模様が直線

ここで 2 台のカメラの投影中心間の距離を d, カメに戻っていることから , おおむね正しく内部パラメー

各カメラから撮影対象 x までの距離が等しい場合に限た外部パラメータを用いて描画した各カメラの位置おでの距離  は以下の式で表現できる.

の投影中心を, 頂点から出る直線はカメラの光軸を, 四ラ間のベースラインから撮影対象までの距離  とし ,定すると, 視差の影響が 1 画素以下となる撮影対象ま

>

d

2 tan


N

(6)

タが推定されていることが確認できる. 次に, 推定しよび姿勢の関係を図 6 に示す. 四角錐の頂点はカメラ

角錐の底面はカメラの光軸周りの回転を表す. また,
表 1 に , 2.1 節で述べたカメラパラメータ推定における評価関数である平均再投影誤差の平方根を示す. 同

例えば , 本研究で用いた Ladybug の場合, 隣り合う

表では , カメラ 5 が上向きのカメラを, それ以外は水た画像の円周長を 3840 画素と設定すれば , 視差の影の平均再投影誤差が小さいことから, おおむね正しく

4 実験

次に , 図 7 に明度低下現象の補正結果を示す. 同図(a), (b) の比較により, 補正前の画像では周辺部分の輝度値が全体的に低下しているのに対して, 補正後のカメラの投影中心間の距離を 40mm, 球面へ投影され響が 1 画素以内に収まる距離  は , 約 24m である.

提案手法を用いて実際に Ladybug のキャリブレー

ションを行い, パノラマ動画像を作成した. 本章では,個々のキャリブレーション結果の確認, パノラマ動画

像の作成, テレプレゼンスシステムの試作, 定量的な評価実験について順に述べる.

平方向のカメラを表している. 表 1 に示した各カメラ
外部パラメータが推定されていることが確認できる.

画像ではそれらがある程度補正されていることが確認できる. 図 8 は , 色調補正前後でブレンド 処理なしに
パノラマ画像を生成し , 画像のつなぎ目部分を比較したものである. 同図から色調補正前に比べて補正後の

池田・佐藤・横矢: 全方位型マルチカメラシステムを用いた高解像度な全天球パノラマ動画像の生成とテレプレゼンスへの応用(a) input image(b) corrected image

図 5 レンズ歪み補正
Fig. 5 Lens distortion correction.

(a) top view
図6(b) front view

各カメラの位置および姿勢の推定結果

Fig. 6 Estimated position and orientation ofeach camera.

(a) input image(b) corrected image

図 7 明度低下現象補正
Fig. 7 Limb darkening correction.

(a) non-corrected image (b) corrected image
図8
色調補正
Fig. 8 Color adjustment.

表 1 各カメラの平均再投影誤差 [pixel]
Table 1 Average reprojection error [pixel]
カメラ番号
平均再投影誤差
カメラ番号
平均再投影誤差

0
1.83
3
3.31

1
3.83
4
2.99

2
4.81
5
3.31

パノラマ画像では , 画像の境界が目立たなくなっていることが確認できる.

4.2 全天球パノラマ動画像の生成

前節で述べたキャリブレーション結果を用いて 3.1

節の手法によってパノラマ動画像を生成した. 入力動

画像は，図 9 のように Ladybug をジェットコースターに固定し , 走行しながら撮影することにより得た．各

図 9 Ladybug による屋外の撮影
Fig. 9 Ladybug mounted on a roller-coaster.

また, 図 12 に示すように , ブレンド なしのパノラマ

画像を前節と同様の手法で作成し , その一部分につい21024) の 1 フレームてブレンド 処理を行ったパノラマ画像と画像のつなぎ

21920) の 1 フレームをノラマ画像では , カメラに接近した物体や, 太陽光がカメラの入力画像 (解像度: 768

を図 10 に示す. また, これらの入力画像から作成した目の比較を行った. 同図 (a) から , ブレンド なしのパ

図 11 に示す. パノラマ画像は , 極座標を用いて画像

直射した場合の撮影素子の輝度値の飽和によって画像

力画像の存在しない部分である. 図 11 から , ジェット(b) のブレンド 処理を行ったパノラマ画像上では, 太

パノラマ動画像 (解像度: 3840

を平面に展開しており, 図 11 の下部の黒い部分は, 入間のつなぎ目が比較的容易に確認できる. 一方, 同図コースターの車両や人物の頭などカメラに接近した物

陽光が直射した場合でも画像間のつなぎ目の変化は連体を除いては，生成したパノラマ画像上での入力画像
間の境界は目立ず, 幾何学的にも光学的にもおおむね

正しくキャリブレーションが行えていることが分かる.

続的であり, カメラに接近した物体を除いて殆んど 画
像間のつなぎ目を知覚することは出来なかった.

日本バーチャルリアリティ学会論文誌

camera0

camera1

camera2Vol.8, No.4, 2003

camera3

図 10
入力画像
Fig. 10 Input camera images.

図 11 全天球動画像の 1 フレーム
Fig. 11 Sampled frame of panoramic movie.

(a) non-blending(b) blending

図 12 ブレンド 処理によるスムージングの効果

Fig. 12 Smoothing e ect by blending.

camera4

camera5

池田・佐藤・横矢: 全方位型マルチカメラシステムを用いた高解像度な全天球パノラマ動画像の生成とテレプレゼンスへの応用

4.3 定量的な評価

異なるカメラにより得られる画像中の対応点が , パノラマ画像を生成した際にど の程度ずれて球面に投影されるかを定量的に評価した. 図 13 に示すように

Ladybug では隣り合うカメラにより得られる画像には共通領域が存在する. この領域内に円形マーカを写し ,画像上でのマーカの重心位置をサブピクセルの精度で算出する. 本実験ではこのマーカの重心位置を uc ; uc0

とおき, 3.2 節で述べた図 4 での角 6 sc Gsc0 の角度を

誤差値  として評価した. ただし , 3.2 節で述べたように視差の影響が 1 画素以下となる対象物体までの距離は約 24m となるため, マーカはシステムから約 30m
離して配置し , 各カメラにつき 100 点以上計測した.

表 2 に各カメラ間の画像のつなぎ合わせにおける誤差  の最大値と平均値を示す. 実験から誤差  は平均

0.0061rad であった. これは入力画像面上では約 3 画素に相当し , 表 1 に示すように幾何学的キャリブレー

図 13 隣りあうカメラの画像の共通領域
Fig. 13 Common regions in adjacent camera
images.
表 2 画像生成に関する誤差 

2 1002 [rad]カメラ番号対
マーカ数
最大
平均

0-1
233
1.04
0.62

1-2
288
0.89
0.51

2-3
233
1.24
0.65

3-4
244
1.99
1.36

4-0
238
1.24
0.37

カメラ番号対
マーカ数
最大
平均

5-0
185
0.78
0.33

5-1
170
0.51
0.28

5-2
169
1.10
0.81

5-3
220
1.06
0.79

5-4
194
0.74
0.20

Table 2 Error  of a generated panoramic image [rad].

ションにおける平均再投影誤差と同程度であることから, パノラマ画像生成における誤差要因は各カメラの位置及び姿勢の推定誤差によるものが大きいと考えられる.

5 テレプレゼンスシステムの試作生成した高解像度パノラマ動画像の応用例として,

図 14 に示す全方位の見回しが可能な画像蓄積型テレプレゼン スシステムを試作した. 試作したシステム
は表 3 に示すように, 全天球視野の半分程度を一度に表示可能な球面ディスプレ イ, コントローラ, PC の3 つの装置により構成されている. 球面デ ィスプレ イの解像度が 10242768 であるため, パノラマ動画像は ,204821024 の解像度に縮小し , JPEG 形式で PC に蓄積してある. 図 14 に示すように, 利用者はコントロー
ラを用いてインタラクティブに全方向の見回しや再生
スピード の変更, 表示シーン切り替えを行うことができる. 本システムでは Ladybug の撮影時のフレームレートである 15fps での描画が可能であった.

試作したテレプレゼンスシステムは解像度, 視野角,

ションを用いて, システムの全方向に多数のマーカを空間的に広く配置することで, 設計パラメータを使用

せずにカメラパラメータの推定を行った. 本論文ではLadybug という特定のカメラシステムへの適用について述べたが , 提案したキャリブレーション手法は, 放射状にカメラを配置した全方位型マルチカメラシステ
ム全般に適用可能である.

また, 実際に全方向の見回しが可能なテレプレゼンスシステムを試作し , 本研究で生成したパノラマ画像が違和感なくテレプレゼンスに利用可能であることを確認した. さらに , パノラマ画像生成における画像のつなぎ合わせ精度を定量的に評価した結果, 入力画像

面上で平均約 3 画素程度のずれであることが分かった.
今回試作したテレプレゼンスシステムでは, 提示可能

対話性の面において臨場感の高いシステムとなったが ,な映像は撮影時のカメラの移動軌跡上のもののみであ

球面ディスプレイの解像度の制限のため入力画像の解

クスルー環境構築への展開を検討する.

像度を十分に生かしたものではない. より解像度の高いディスプレ イを利用することで, さらに臨場感の高いシステムの構築が可能である.

6 まとめ

るが , 今後は, 自由に視点を移動できるようなウォー

謝辞
データの取得に協力して頂いた近鉄興業 (株) あや
め池遊園地に感謝いたします．

本論文では, 全方位型マルチカメラシステムに対して, カメラ間の幾何学的及び光学的なキャリブレーショ

ンを行い, その結果を基にして全天球パノラマ動画像を生成する手法を提案した. 幾何学的キャリブレーショ

ンではキャリブレ ーションボ ード とトータルステー

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日本バーチャルリアリティ学会論文誌

Vol.8, No.4, 2003[13] 佐藤智和, \複数の動画像を用いたカメラパラメータ推定に基づく屋外環境の三次元モデル化に関する研究", 奈良先端科学技術大学院大学 博士論文, NAIST-

図 14 テレプレゼンスシステムの外観
Fig. 14 Appearance of telepresence system.
表 3 テレプレゼンスシステムの機器構成
Table 3 Components of telepresence system.
球面ディスプレ イ
コントローラPC
グラフィクスカード

[3]

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(2003 年 9 月 1 日受付)
［ 著 者 紹 介］
池田 聖2001 年広島大・理・物理卒．2003 年奈
良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．現在, 同大博士後期課程に在学中. 電子情報通信学会, IEEE
各会員．

佐藤 智和
1999 年阪府大・工・情報工卒. 2003 年
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研
究科博士後期課程修了. 現在, 同大情報科学研究科助手．コンピュータビジョンの研究に従事. 2001 年電子情報通信学会
学術奨励賞受賞. 博士 (工), 電子情報通信学会, 情報処理学会, IEEE 各会員．

横矢 直和 （正会員）
1974 年阪大・基礎工・情報工卒．1979
年同大大学院博士後期課程修了. 同年電子技術総合技術研究所入所. 以来, 画像処
理ソフトウェア, 画像データベース, コン
ピュータビジョンの研究に従事. 1986〜
87 年マッギル大・知能機械研究センター
客員教授. 1992 年奈良先端科学技術大学
院大学・情報科学センター教授. 現在同大情報科学研究科教授. 1990 年情報処理学会論文賞受賞. 工博. 電子情報通信学会, 情報処理学会, 人工知能学会, 日本認知科学会, 映像情報メディア学会, IEEE
各会員.