2020 Fiscal Year Annual Research Report
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18H03263
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
飯山 将晃 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (70362415)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / ３次元計測 / 散乱 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
散乱によって劣化した環境下での形状計測手法として，これまでに前方散乱を考慮した照度差ステレオ，ToFによる距離計測，Cost Volumeを用いた学習ベースの手法について研究を行い，これらの成果はトップジャーナル(PAMI）を含む論文，および国際会議のオーラル発表(ACCV2020）として公表している．また，近接光源下での散乱除去の研究についても2021年度に発表を予定している．
2020年度は，Cost Volumeを用いた学習ベースの手法について研究を行った．複数台のカメラからステレオにより３次元形状を計測する際，散乱の影響によりphotometric consistencyが保たれないという問題に対して，従来の（散乱無しでの）ステレオで用いられてきたCost Volumeを散乱現象下でも利用できるよう拡張したDehazing Cost Volumeを提案し，これを入力とした深層学習モデルを学習することで，散乱による劣化が生じている場合にも形状計測が可能となるような手法を開発した．
また，昨年度に引き続き，未知の単一光源が存在するという条件下での散乱により劣化した画像の画像復元手法についても研究を行った．2019年度の研究でも用いた散乱成分を２次関数で近似するモデルを活用し，劣化画像からの散乱成分と直接反射成分の分離の問題を解く手法を開発した．この成果については2021年度中に公表予定である．
本計画での内容から発展させた研究として，水中以外での応用として，衛星観測画像を題材に（散乱モデルのような）物理モデルを考慮した画像修復手法についても開発を進めている． この発展的な内容については2021年より開始する基盤研究(A)にて継続する．
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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