| 研究概要 |
1.物体表面の分光反射率のモデル化
多くの物体の表面分光反射率は2色性の反射モデルを持ちいればほぼ近似できるが、いく種類か例外が存在する。たとえば紙や布は標準モデルでは不十分である。また金属も界面反射成分のみからなる。そこでこのような物体を記述するための拡張2色性反射モデルを示した。結果として、ほとんどの物体の表面分光反射率を3つのタイプの2色性反射モデルで表現できることができた。さらにこのような反射モデルの応用を検討した。
2.反射モデルを用いた物体色の推定
光沢のある物体のカラー画像が拡散反射、鏡面反射、及び相互反射からなるとき、鏡面反射や相互反射の影響を取り除いて、物体色を推定するための方法を開発した。ここでは2つ以上のプラスチック物体が接近しており、これらを1つの光源のもとにカラーカメラで計測することを想定した。色度を解析するために、色度球および色度平面を提起した。このとき物体色の推定問題は三角形の頂点を見つけることに帰着された。
3.表面分光反射率と照明光の分光関数の推定
高機能マルチバンドカメラの試作研究を行った。通常のRGB3センサと比べて,倍の6センサをもつカメラシステムが処理時間や分光情報の推定の観点から効率的であることがわかった.試作したカメラシステムの分光感度を測定した。またシーンの陰影からハイライトまで、測定すべき輝度レベルは大きく異なるので、カメラのダイナミックレンジを拡張する方法を検討した。そして分光データの基本的な処理アルゴリズムを開発した。表面分光反射率と照明光の関数の推定問題を2段階で解く。最初に、照明光パラメータは、いくつかの物体表面からのセンサー出力に共通して含まれている成分として推定した。次に、推定した照明光を用いて、各物体表面に固有の反射率を推定した。
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