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媒質による光の吸収特性を利用した形状推定および状態認識に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 18J15114
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分国内
研究分野 知覚情報処理
研究機関東京工業大学

研究代表者

淺野 祐太  東京工業大学, 工学院, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2018-04-25 – 2020-03-31
研究課題ステータス 完了 (2019年度)
配分額 *注記
1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2018年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
キーワードコンピュータビジョン / 分光 / 吸収特性 / 形状推定 / 水 / 蛍光
研究実績の概要

本研究では、水による光の吸収特性を活用した物体の三次元形状推定手法を開発した。従来の形状推定手法は、光や電波、音波などを対象に照射し、物体表面の反射情報を利用するため、半透明な素材や鏡面反射を起こす素材など反射特性が特殊な対象の三次元形状を取得できないという問題点があった。そこで、反射情報を利用せずに、水による近赤外線の吸収量を形状推定のための特徴量として扱うことを検討した。
複数波長が撮影された分光画像を画像処理することにより、異なる波長間の光の吸収量比を抽出し、媒質中の光路長を算出することで、物体の三次元形状を復元する手法を考案した。近赤外線領域の3つの波長領域において、反射スペクトルを線形近似することで、対象の反射スペクトルに依存しない深度推定を実現している。そして、リアルタイムに深度を推定するために、活用する3波長が等間隔となる制約を加えることで、計算コストを大幅に削減し、高速に計算可能なアルゴリズムを開発した。これにより、従来は推定することが困難であった特殊な反射特性を有する対象をリアルタイムかつ高い精度での三次元形状データの取得を可能にした。
また、対象の反射スペクトルを線形近似できない例外的な反射特性を有する物体の推定、そしてより簡易なイメージングシステムを用いた推定を実現するために、近赤外線の1つの波長を撮影した分光ステレオ画像間における水による光の吸収量差を特徴量として活用するステレオマッチング手法を開発した。従来手法では、対応点を確立するために画像上に局所特徴量が不可欠であり、対象物体表面にテクスチャが必要だったが、水による光の吸収量のみを特徴量として扱う本提案手法は、テクスチャのない対象にも適用することが可能である。

現在までの達成度 (段落)

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2019 実績報告書
  • 2018 実績報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて 2020 2018

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Depth Sensing by Near-Infrared Light Absorption in Water2020

    • 著者名/発表者名
      Y. Asano, Y. Zheng, K. Nishino, I. Sato
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

      巻: - ページ: 1-1

    • DOI

      10.1109/tpami.2020.2973986

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] Coded Illumination and Imaging for Fluorescence Based Classification2018

    • 著者名/発表者名
      Yuta Asano, Misaki Meguro, Chao Wang, Antony Lam, Yinqiang Zheng, Takahiro Okabe, Imari Sato
    • 学会等名
      European Conference on Computer Vision (ECCV2018)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2018-05-01   更新日: 2024-03-26  

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