物体の全周囲を撮影した数十枚の疎な全周囲画像列から数十万点で構成される密な3次元形状モデルを生成する手法について述べる.本手法ではまず,物体を撮影した全周囲画像列から特徴点に基づく手法を用いて形状とカメラパラメータの自動推定を行う.次に,推定されたカメラパラメータと部分画像列に対してマルチベースラインステレオ法を適用し,密な部分モデルを生成する.最後に複数の部分モデルを統合することで,密な全周囲の3次元形状モデルを生成する.本手法を用いて,実物体を撮影した疎な全周囲画像列から密な3次元形状モデルが生成できることを示す. / This paper describes a method for generating three-dimensional dense model from a sparse image sequence taken around an object. First, the shape recovery and camera parameter estimation are performed based on the feature point correspondences between images. Second, several partial dense models are reconstructed by using the multiple baseline stereo method. Lastly, the entire three-dimensional dense model is generated by integrating the partial models. Experimental results have shown that the proposed method works well with real image sequences.