Research Project
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
本研究では，ヒトが知覚できない情報の描画を省くことで，視覚的な品質を保ちつつ描画計算コストを削減する．ヒトの視野周辺領域での知覚特性は中心領域に比べて大きく劣るという特徴がある．この特徴を画像や動画として可視化し描画の指標とするため，ヒトが検知できるコントラストの閾値を表すコントラスト感度関数(CSF)に基いて，画像・動画からヒトが知覚できないコントラスト情報を削除したコントラスト知覚像を作成する．そして，レンダリング内でリアルタイムに計算可能な特徴量からコントラスト知覚像を推定する学習モデルを構築し，これをレンダリングに組み込むことで，視覚特性に忠実な描画計算コスト削減を達成する．
