2010 Fiscal Year Annual Research Report
複雑な周囲環境の影響を考慮したリアルタイム質感再現とその応用
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19360026
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
津村 徳道 千葉大学, 大学院・融合科学研究科, 准教授 (00272344)
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| Keywords | Comressive Sensing / GPUコンピューティング / 環境テクスチャー / Imae-Based手法 |
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| Research Abstract |
CGの分野では,複雑な光の反射特性や,形状計測が困難な物体に対して,任意の照明環境下での見えを再現することが可能なImage-Based手法が注目されている.Image-Based手法は,実物体を様々な照明条件下で撮影を行い,取得された画像群から実シーンの光伝播特性を推定し,任意照明環境下での見えを計算する手法である.この手法のうち,前年度では,複雑な環境光をミラーボールの位置を3軸スライダーを用いて,ずらしながら空間光線情報を計測する新しい手法を提案した.計測された環境テクスチャーを用いてリアルタイムでの複雑な環境化での再現を実現した.しかし,Image-Based手法で精度の高い再現を行うためには膨大な画像枚数が必要になる。特に,複雑な環境光を計測するためには,非常に多数の環境画像を計測する必要があった.そのため,より少ない画像枚数で実物体の光伝播特性を推定する手法が近年数多く提案されている.その手法の1つとして,Compressive Sensingが注目されている.Compressive Sensingとは,線形システムに入力された疎な高次元の信号を低次元の出力信号から復元する手法である.この手法の問題点として,推定処理に膨大な計算時間を要すること,Compressive Sensingを行う際のパラメータを経験的に定めていることの2点が挙げられていた.そこで本年度は,GPUコンピューティングを使用してCompressive Sensing処理の高速化を行った。さらにCompressive Sensing処理を行う際の最適なパラメータを推定する前処理を加え,この値を参照してCompressive Sensingを行うことで,処理速度の高速化・推定精度の向上を図った.
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Research Products
(4 results)
