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複数カメラ／複数視点で撮影した画像群からのパノラマ合成を行う場合、複数画像間での重複部分をなるべく重ね合わせる必要があります。しかしながら、奥行きがある被写体では視差(disparity)による遮蔽(occlusion)が生じるため、ピクセル単位での一致が原理的にできません。
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特殊なケースとして、奥行きのない平面被写体（例えば壁画）を撮影した画像群であれば、線形変換のみでピクセル位置を重ね合わせることが可能です。風景写真のような遠景のみ画像であればこれに近い条件となり、ピクセルブレンド処理のみでもそれなりに綺麗なスティッチ結果を得られます。
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特殊なケースとして、奥行きのない平面被写体（例えば壁画）を撮影した画像群であれば、理論上は線形変換のみでピクセル位置を重ね合わせることが可能です。風景写真のような遠景のみ画像であればこれに近い条件となり、ピクセルブレンド処理のみでもそれなりに綺麗なスティッチ結果を得られます。
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一方で、近景に人物や物体が写っているケースでは単純ピクセルブレンド処理では対処できません。異なる元画像群から選択的に画像領域を切り取ったり、興味被写体（人の顔など）を避けたつなぎ目(seam)を探すといった、ある種の「ごまかし」映像を生成する必要があります。より「自然な」合成映像を得るためには、機械学習の利用もこの範疇に入ってくるかと思います。
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> １、足し合わせて画素値の平均をとる
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> ２、片側の画像をトリムする
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複数カメラ／複数視点で撮影した画像群からのパノラマ
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複数カメラ／複数視点で撮影した画像群からのパノラマ合成を行う場合、複数画像間での重複部分をなるべく重ね合わせる必要があります。しかしながら、奥行きがある被写体では視差(disparity)による遮蔽(occlusion)が生じるため、ピクセル単位での一致が原理的にできません。
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特殊なケースとして、平面
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特殊なケースとして、奥行きのない平面被写体（例えば壁画）を撮影した画像群であれば、線形変換のみでピクセル位置を重ね合わせることが可能です。風景写真のような遠景のみ画像であればこれに近い条件となり、ピクセルブレンド処理のみでもそれなりに綺麗なスティッチ結果を得られます。
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一方で、近景に人物や物体が写っているケースでは単純ピクセルブレンド処理では対処できません。
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一方で、近景に人物や物体が写っているケースでは単純ピクセルブレンド処理では対処できません。異なる元画像群から選択的に画像領域を切り取ったり、興味被写体（人の顔など）を避けたつなぎ目(seam)を探すといった、ある種の「ごまかし」映像を生成する必要があります。より「自然な」合成映像を得るためには、機械学習の利用もこの範疇に入ってくるかと思います。
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- [Panoramic image stitching](http://cui.unige.ch/~benbelga/examenThesis_MohamedBENBELGACEM.pdf)
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- [Image Stitching](https://courses.engr.illinois.edu/cs498dwh/fa2010/lectures/Lecture%2017%20-%20Photo%20Stitching.pdf)（イリノイ大学の講義資料）
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- [Image Alignment and Stitching: A Tutorial](http://www.cs.toronto.edu/~kyros/courses/2530/papers/Lecture-14/Szeliski2006.pdf)（ICEを開発したMicrosoft Research所属の著者による）
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- [Image Alignment and Stitching: A Tutorial](http://www.cs.toronto.edu/~kyros/courses/2530/papers/Lecture-14/Szeliski2006.pdf)（ICEを開発したMicrosoft Research所属の著者による）
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> 現在よりシームレスなパノラマ画像の生成を目標としており、
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> 今まで試したのは二枚の画像をブレンドする際に、
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> １、足し合わせて画素値の平均をとる
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> ２、片側の画像をトリムする
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複数カメラ／複数視点で撮影した画像群からのパノラマ映像合成を行う場合、複数画像間の重複部分をなるべく重ねあせる必要があります。しかしながら、奥行きがある被写体に対しては視差(disparity)による遮蔽(occlusion)が起きえるため、ピクセル単位で一致させることが原理的に不可能です。
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特殊なケースとして、平面の被写体をカメラ平行移動のみで撮影した画像群であれば、線形変換のみでピクセル位置をあわせることができます。例えば風景写真など遠方被写体であればこれに近い条件となり、ピクセルブレンド処理のみでもそれなりに綺麗なスティッチ結果を得られます。
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一方で、近景に人物や物体が写っているケースでは単純ピクセルブレンド処理では対処できません。つまり、異なる元画像群から選択的に採用する、興味被写体（人の顔など）を避けたつなぎ目(seam)を探すといった、ある種の「ごまかし」映像を生成する必要があります。より「自然な」合成映像を得るためには、機械学習の利用もこの範疇に入ってくるかと思います。
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[https://social.microsoft.com/Forums/en-US/889b4450-6666-4232-abe6-746c2d199677/ice-algorithm?forum=ice](https://social.microsoft.com/Forums/en-US/889b4450-6666-4232-abe6-746c2d199677/ice-algorithm?forum=ice)
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> ICE consists of two main parts. Alignment and compositing.
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> The alignment is done based on the "image features" described here: [http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=79807](http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=79807)
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> The compositing is done via the techniques in this paper: [http://grail.cs.washington.edu/projects/photomontage/](http://grail.cs.washington.edu/projects/photomontage/)
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> The compositing is done via the techniques in this paper: [http://grail.cs.washington.edu/projects/photomontage/](http://grail.cs.washington.edu/projects/photomontage/)
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> ブレンド処理を行う際の技術で何かいいものがないか探しています。何か参考になる文献や、技術はないでしょうか。
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例えば下記資料では高度なトピックを扱っているようです。
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- [Panoramic image stitching](http://cui.unige.ch/~benbelga/examenThesis_MohamedBENBELGACEM.pdf)
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- [Image Stitching](https://courses.engr.illinois.edu/cs498dwh/fa2010/lectures/Lecture%2017%20-%20Photo%20Stitching.pdf)（イリノイ大学の講義資料）
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- [Image Alignment and Stitching: A Tutorial](http://www.cs.toronto.edu/~kyros/courses/2530/papers/Lecture-14/Szeliski2006.pdf)（ICEを開発したMicrosoft Research所属の著者による）
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