2016 Fiscal Year Annual Research Report
Single-image understanding under unknown radiometric response functions
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26540088
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
岡部 孝弘 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (00396904)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 洋一 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (70302627)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / コンピュータグラフィックス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒトの視覚機能の計算機による模倣に端を発するコンピュータビジョンの研究において，単一画像の理解，つまり，一枚の画像から形状・反射特性・光源環境などのシーンの記述を復元する研究は，中心的な研究テーマの一つである．従来研究ではカメラレスポンス関数（シーンのある点の物理的な明るさと対応する画素の画素値との関係）が線形であるような理想的なカメラを仮定していたのに対して，我々は未知で非線形なレスポンス関数を持つ一般的な民生用カメラを仮定する．本研究では，一般ユーザが民生用カメラで撮影した単一画像の理解を目指して，シーンの記述とレスポンス関数を同時に復元するという新たな方法論を確立する．
平成28年度は，主に，カメラレスポンス関数未知の単一画像からの(1)物体形状の復元，および，(2)テクスチャ（および光源環境）の推定に取り組んだ．(1)では，カメラレスポンス関数が下に凸／上に凸の場合に，従来のshape from shadingによる3次元形状復元の結果が奥行き方向に伸／縮することを確認した．また，可積分条件に基づいて物体形状とカメラレスポンス関数の両方を推定することを試みたが，一般的な3次元形状に対して良好な結果を得ることはできなかった．(2)では，これまでに利用していたテクスチャ分布のエントロピーに代わる事前知識として，テクスチャ画像の全変動（total variation）が有望であることを示した．前者のエントロピーが微分不可能であるのに対して，後者の全変動は微分可能であることから，全変動を用いることで，勾配法により最適化を行うことが可能になる．
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