Development of techniques to measure, analyze, and reproduce the appearance of glossy and fluorescent objects
| Project/Area Number |
20K11893
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Nagano University |
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Principal Investigator |
富永 昌二 長野大学, 企業情報学部, 研究員 (10103342)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 法博 長野大学, 企業情報学部, 教授 (90387415)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 質感 / 光沢 / 蛍光 / アピアランス / 植物蛍光 / ＨDR画像 / 分光反射率 / 質感計測 / 質感解析 / 質感再現 / 光沢と蛍光 / 蛍光物体 / 光沢物体 / 見えの計測・解析・再現 |
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| Outline of Research at the Start |
質感に重要な役割を果たす光沢と蛍光を有する物体の見えを計測・解析・再現する総合的な技法を確立する．
質感計測では，スペクトルイメージング系と，光沢鏡面プロファイルを計測するシステムを構築する．また漆器を多数撮影して漆器の画像データベースを作成する．
質感解析では，物体の反射・発光特性を記述するための数理モデルを構築する．漆器の画像データベースにCNNを適用して質感特徴を抽出する．さらに材質の識別と同定，反射・発光特性を推定するアルゴリズムを開発する．
質感再現では，質感の数量化の妥当性を検証し，レンダリングにより質感の映像再現で評価を行う．最後に，質感マネージメントシステムを完成させる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
質感に重要な役割を果たす光沢と蛍光を有する物体の見えを計測・解析・再現する総合的な技法の確立を目指している．本年度の具体的な研究実績は下記の通りである．
①従来の蛍光研究は人工物に焦点を当ててきたが，蛍光を発する自然物は数多く存在する．今年度は植物からの蛍光発光の推定を検討した．市販カメラを用いて6チャンネルの蛍光分光を推定する二つの撮像系を構築した．一つは米穀物用で，スマホカメラをマルチバンド化して可視域の蛍光発光が検出する．他方は植物の葉用で，モノクロカメラと追加フィルターを使用して，赤色から遠赤色の領域のクロロフィル蛍光を検出する．
②金属物体のように強い光沢面を撮影する際，センサーのダイナミックレンジ制限のため，ピクセル値が飽和してクリップされ，その画像領域の物理情報が失われる． 本研究では，金属物体の飽和した低ダイナミックレンジ (LDR) 画像から高ダイナミックレンジ (HDR) の元画像を再構成する方法を検討した．8 ビット LDR 画像を HDR に直接マッピングするために、ディープ NN法を採用した．まず種々の金属物体を使用してHDR 画像データベースを構築した．各HDR 画像から8 ビット LDR 画像を作成し，HDR画像と LDR画像のすべての対を，ネットワークの学習とテストに使用した．
③カメラ応答に基づく分光反射率推定方法は、モデルベース法とトレーニング (または学習) ベース法の 2 つの手法に分類できる．本研究では，分光反射率の推定精度を向上させるために，モデルベースと学習ベースの2つの方法を組み合わせた新しい手法を考案した．提案法は２段階で構成され， 第 1 段階で分光反射率の最適推定に最も信頼できる候補セットをデータベースから選択する．第 2 段階では、局所的な最適データセットのみに基づいたNNを使用して、最良の反射率を決定する．
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Report
(4 results)
Research Products
(34 results)
