ロハでHDRパノラマ (6): Hugin、コントロールポイント

Huginサイトのチュートリアルのうち、役に立ちそうなもの、一般的なものには、有難くも日本語訳がある。一読をお勧めする。

取りあえず写真が繋がるまでのキモはコントロールポイントの取り方だろう。

SIFTアルゴリズム (Scale-Invariant Feature Transform)は、1999年にDavid Lowe氏が発表したアルゴリズムで、画像の特徴点 (Huginでのコントロールポイント)を抽出するためのもの。特許も取っているというSIFTは、特徴点のサイズ、方向、アフィン変換に影響されない検出を可能にしたという (wikipediaより)。遠景のみのパノラマであれば、大抵はSIFTにお任せポンで事足りる。SIFTは遠景と近景の区別はつかないので、視差のあるイメージを繋ごうとすると、後段の最適化で失敗することがある。

下を見てほしい。近景の視差が分かるだろう。これは、三脚でカメラを固定しパンして撮影した二枚の写真を、それぞれパース変換して重ね合わせたものだ。

向こう岸でほぼ問題ないように重ね合わせると、手前の柵に大きなズレが確認できる。三脚を使用しても、回転中心とレンズ主点のズレによって視差は生じる。

SIFTで追加されたコントロールポイントから近景のものを削除するとうまくいく。配置後のズレが数ピクセルであれば許容できるだろう。