2022 Fiscal Year Annual Research Report
光の散乱・吸収を考慮した海中動画像の色補正と物体形状復元
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19K12047
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
馬場 雅志 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (30281281)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金田 和文 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (30185946)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 色調補正 / 海中画像 / 光の散乱・吸収 / 奥行き画像 / Structure from Motion / スペクトルレンダリング / インバースレンダリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
海中で撮影された画像は、光の散乱や吸収の影響により地上で観測された場合と色合いが異なる。撮影された対象物体の色は対象物の材質や腐食の状態を推定するために利用されるので、水中画像の色補正を行うことは重要である。本研究では、太陽光が到達しないような海底でライトを利用して撮影された画像を対象に、使用したライトの光が水中で散乱・吸収されることによって色調が変化することに対して、その現象を忠実に再現し逆の処理を施すことにより色調補正を行う。
令和4年度には、スペクトルを考慮して光の散乱・吸収の影響を除去するために、海水を撮影したRGB画像から海水の分光散乱特性を取得する手法を開発した。この手法では、水槽に充填した海水を撮影したRGB画像からRGB散乱特性を取得し、分光散乱特性に変換する。さらに、カメラ低感度領域に対して分光散乱特性の外挿処理を行い、推定精度の向上をはかった。シミュレーション実験によりスペクトルを考慮した色調補正を行う方がRGB散乱特性と用いた色調補正に比べてより高精度な色調補正結果を得られることを確認した。
また、従来の色調補正手法では世界中の海水を10カテゴリーに分類しその光学的特性を調べた関連研究のデータを使用したり、新たに海水を撮影したRGB画像からRGB散乱特性を取得したりしていた。しかし、すでに撮影されている画像に対しては実験により散乱特性を計測することができないため、海中で撮影された動画像に対してStructure from Motion (SfM)により復元した特徴点と画像のRGB値を用いて散乱特性を推定する手法を開発した。この手法により、撮影された画像以外のデータを使用せずに色調補正が可能なことも確認した。さらに、色調補正を行った画像列に対してSfMを実行し、物体の形状を復元したが、その形状復元結果を検討し有効性を評価することは今後の課題である。
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