| 研究概要 |
本研究は対象物のつやに関する情報を統計的手法を用いて抽出し,その特徴を定量化すること,それらの情報を画像に加えることにより,つやを持った画像として復元することを目的としている.
初年度においては,つや情報以外の情報を排除した計測を行うため,対象物体として,形状が平坦なつやのない物体を選び,その物体につや出しスプレーを塗布することで,つやのあるモデルを仮定し,照明,位置など全て環境を同一として,カラーTVカメラで撮像し対象データとした.これらのRGB画像を小領域(ブロック)に分割し,各ブロックの平均値,分散値,エントロピーの頻度分布の形態を求めたところ,つやありについて不連続な分布を示すことを確認し,つや情報の存在を示した.
さらに,両画像間のつながりを調べるため,H(色相),L(明度),S(彩度)値を成分とする3次元状態空間を考え,つやのないものからあるものへの区分線形写像の存在について検討し,小領域におけるつや写像は区分線形写像性を有することが確認できた.
次年度においては,RGB画像をHLS空間に変換し,同空間での分布を主成分分析し,画像のLとSの間に特徴のある関係が認められた.また,L-S座標系での両画像の分布の形態,範囲に特徴ある差異が見られた.次いで,つやのない画像中につやのつく領域の推定を行い,各画素ごとにRGBの最大値から最小値を引き算し,正規化した値Mを算出し,LとMを用いた階層クラスタリングにより,つやのない画像を領域分割し,各々の領域についてつやの特徴を表す評価値を求め,その評価値によりつやのつく領域を推定し,かなり良く推定されることを確認した.
次に,形状が平担なものに加えて,平性でないへ対象を拡大し,つやについてもつやだしスプレーにより付加されたつや以外に果物などが本来持っているつやの特徴抽出も試みた.この結果から,形状にかかわらず,平均,分散にもつやの情報が現れることがわかった.本来対象物が持っているつやについては画像中のL,S値の勾配分布に着目し,L,S値の勾配を二軸とする平面での画素分布によってつやなしとつやありに明らかな差異があることが認められた.今後,さらに対象を拡げつやの種類による特徴の解析,対象物の性状との関連について調べる.
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