| 研究課題/領域番号 |
13J06215
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
井下 智加 大阪大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
2014年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2013年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 散乱光解析 / 表面下散乱 / 画像復元 / コンピュータビジョン / 表下散乱 / コンピュータグラフィックス |
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| 研究実績の概要 |
本研究で目指すのは，実環境中において光が散乱することにより視認性が低下してしまう現象に対し，散乱光のふるまいに基づいた画像の鮮明化を実現することである。最終年度となる本年度では散乱光のモデルに基づく画像の鮮明化とその応用について研究を行った。
1. 散乱光のモデルに基づく画像の鮮明化
初年度において光学的に濃い媒体において観測される散乱光は入射光の方向に関わらず同じ強度であり，各位置において等方的に広がるという特徴が得られた。この事実から媒体境界面における光の散乱の効果が画像のぼけモデルで表せることが明らかとなった。そのため，既存の画像のぼけ除去を適用することで散乱光の影響を取り除いた鮮明化画像を得ることができる。
2. 画像の鮮明化の応用
散乱光が生じるシーンに対する画像の鮮明化の応用として，半透明物体における照度差ステレオ法に着目し，散乱光による形状推定誤差の軽減を目指した。古典的な照度差ステレオ法は拡散反射を起こす物体に対してその面の向きを推定する手法として提案されたが，半透明物体においては散乱光による推定誤差が存在する。それに対して本手法を適用することで散乱光の影響を抑制し，散乱光による形状推定誤差を小さくすることを実現した。我々の身の回りには人肌や食物，大理石やプラスチックなど散乱光を生じる半透明物体が数多く存在しており，それらに対する形状推定の実現は物体の形状を扱う技術(製品の外観検査，コンピュータグラフィックスに用いる形状モデルの取得，ロボットの自動制御等)において非常に重要である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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