2008 Fiscal Year Annual Research Report
反射特性の空間的変化を伴う少数画像からの光学情報復元に関する研究
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20500155
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
原 健二 Kyushu University, 大学院・芸術工学研究院, 准教授 (50380712)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浦浜 喜一 九州大学, 大学院・芸術工学研究院, 教授 (10150492)
井上 光平 九州大学, 大学院・芸術工学研究院, 助教 (70325570)
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| Keywords | 反射特性 / 光源状況 / 擬似RBF / I-divergence / 制約付き最適化 |
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| Research Abstract |
少数枚の画像列から光源状況と物体表面の反射特性を推定することは重要であるが、本質的には不良設定問題である。特に表面の材質特性の空間変動を考慮したい場合、この問題はよりいっそう困難になる。本年度は、表面の鏡面反射のみを含む鏡面反射画像一枚のみから形状が既知の物体表面の空間不均一な鏡面反射特性と光源状況を推定する手法を開発した。このような画像は、たとえば偏光フィルタを用いた反射成分分離などで得ることができる。残りの反射特性、すなわち拡散反射は、ランバート反射を仮定したうえで光源状況の推定値を用いて、あらかじめ分離した拡散反射のみの画像から陰影を除去することにより推定できる。目的は同じでも多数枚の画像を入力とする従来手法とは異なり、提案手法は単一の点光源を仮定しない。鏡面反射をある球面上確率分布でモデル化し、この空間変動を擬似radial basis function(擬似RBF)を用いて符号化する。これにより、空間的に不均一な鏡面反射特性と光源状況の同時推定を確率的推論問題として定式化することが可能になる。特に、ここでは、I-divergenceと呼ばれる統計的な誤差尺度に基づく制約付き最適化としてロバストな同時推定アルゴリズムを導き、これを解くためのEMアルゴリズムを考案した。合成シーンと実世界シーンに対して本手法の有効性を示した。しかし、この方法で物体全周の反射特性が密に推定できるわけではない。したがって、光源状況や視点を変えて取得した複数枚の画像を利用する方法について調べる予定である。
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