2023 Fiscal Year Annual Research Report
Visibility Enhancement of Concealed Appearance by Acquiring and Analysis of Indirect Light Transport
| Project/Area Number |
19H04138
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
久保 尋之 千葉大学, 大学院情報学研究院, 准教授 (90613951)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 光伝播計測 / 表面下散乱光 / マルチスペクトル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は、シーンのインダイレクト光伝搬の性質に応じて選択的に取得した観測をもとに、物理ベースの数理モデルを用いることでシーンの潜在的情報の可視化を目的とすることである。本年度は、前年度に引き続きインダイレクト光伝播におけるマルチスペクトル情報を計測するための専用の光学デバイス及び画像処理アルゴリズムを開発を行った。青果や果実などの半透明な物体の多波長インダイレクト光伝搬成分に含まれる表面下散乱光のうち、よりコントラストの高い情報が含まれることが期待される低次の散乱光と、コントラストが低く情報があまり含まれないと考えられる高次の散乱光とを分離して計測する手法を考案した。具体的には、これまで線上に照射していた照明を、特定の感覚のドットパターンからなる高周波な構造化照明に置き換えることで分離し、より鮮明な内部情報の可視化を実現した。本研究成果はInternational Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV) 2024にて発表した。また、透明な液体に特定の食物繊維を添加すると、液体の流れる方向に応じて偏光方向が変化する性質を利用し、変更カメラによって液体の流方向の可視化技術を開発した。本研究成果は情報処理学会コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究会にて発表し、優秀研究発表賞を受賞した。また、これまでのインダイレクトビジョンによる潜在的映像の可視化技術が認められ、最先端表現技術利用推進協会 第7回羽倉賞 優秀賞を受賞した。
|
| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
