| 研究概要 |
少数枚の画像列から光源状況と物体表面の反射特性を推定ることは重要であるが,本質的にす不良設定問題である.特に表面の材質特性の空間変動を考慮したい場川,この問題はいっそう困難である.本研究では,偏光を用いて反射成分分離を行った鏡面反射のみの画像から,物体表面の幾何形状を既知として,光源分布と空間的に不均一な鏡面反射特性を推定する手法を提案した.従来手法と異なり,各点光源に対応する鏡面反射が観察されていれば,単一の場合も含めて複数光源に適応可能である.鏡面反射をある球面上確率分布でモデル化し,この空間変動を放射基底関数ネットワークを用いて符号化した.これにより,空間的に不均一な鏡面反射特性と光源状況を同時推定する問題をIダイバージェンスに基づく制約付き最適化として定式化することが可能になった.そして,この問題を解くための期待値最大化アルゴリズムを導いた.また,放射基底関数の中心・幅とその個数の学習により,鏡面反射特性の最適符号化を行った.合成シーンと実世界シーンに対して本手法の有効性を示した.
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