| 研究課題/領域番号 |
20H00612
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 岡山大学 (2024)
九州工業大学 (2020-2023) |
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研究代表者 |
岡部 孝弘 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (00396904)
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| 研究分担者 |
天野 敏之 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60324472)
宮崎 大輔 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (30532957)
松岡 諒 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (40780391)
川原 僚 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (80911263)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
44,720千円 (直接経費: 34,400千円、間接経費: 10,320千円)
2024年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2023年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2022年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2021年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2020年度: 10,660千円 (直接経費: 8,200千円、間接経費: 2,460千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / コンピュテーショナルフォトグラフィ / コンピュテーショナルイルミネーション / 光線空間 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
画像処理（画像の理解・認識・生成）において，入力画像撮影時に照明条件を制御する能動的なアプローチにより，どのような画像処理タスクが新たに可能になるのか？／高精度化できるのか？を問う．本研究課題では，光線の位置・方向・波長・偏光・時間の自由度を自在に制御可能な超多自由度光源システムを用いた画像処理という，ハードとソフトを融合した新たな方法論を確立する．具体的には，新たに実現する／高精度化する画像処理タスクごとに，制御可能な光線空間（光線の集合）を前提としたアルゴリズムを開発して，どのような光線空間をどのように生成するのかを明らかにするとともに，光線空間の設計や生成などに関する知見を体系化する．
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| 研究実績の概要 |
本研究課題を構成するA1からD1の7つの項目のうち，令和5年度は，主に次の4つの項目（A1，A2，C1，D1）に取り組んだ．
A1の幾何学的・光学的モデリングでは，偏光と陰に基づく法線推定に取り組んだ．具体的には，偏光から推定される法線の曖昧さを陰に基づいて解決するとともに，RGB3色の光源で異なる方向から同時に被写体を照明するワンショットの法線推定法を提案した．
A2のマテリアル識別では，多波長・多方向光源下の偏光画像に基づく素材識別に取り組んだ．具体的には，光源の明るさや偏光成分・偏光度などの重みを，光源の明るさに非負値制約を課して最適化することで，ワンショット偏光画像からの素材識別法を提案した．
C1の表面粗さ推定では，変調イメージングによる表面粗さ推定に取り組んだ．観測輝度が照明環境（ディスプレイに表示する照明パタン）と反射モデルの畳み込みで表されることを示し，周波数解析に基づいて少数の画像からの表面粗さを推定する手法を提案した．
D1の照明シミュレーションでは，全方位照明環境（ドーム状スクリーン＋偏光プロジェクタ）を用いた質感編集に取り組んだ．鏡面反射率が偏光方向に敏感であることに着目して，各方向の偏光状態を制御することで，実物体の光沢を操作する手法を提案した．
また，B1に関連して，偏光高周波パタン投影による鏡面反射・拡散反射・大域成分の分離や，カラー画像と時間分解能・ダイナミックレンジの高い偏光イベントを併用した動的シーンにおける拡散反射・鏡面反射の分離にも取り組んだ．B2に関連して，プロジェクタ-カメラシステムを用いた半透明物体の散乱特性の計測にも取り組んだ．さらに，色解析に基づく液体の吸収係数の推定や，偏光解析に基づく水中物体の形状復元，明るさの振動解析に基づく固有画像分解を実現した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和5年度の計画では，主にA1の幾何学的・光学的モデリング，A2のマテリアル識別，C1の表面粗さ推定，D1の照明シミュレーションに取り組む予定であった．上記の4つの項目全てについて一定の成果をあげていることから，おおむね順調に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画に沿って研究を推進する．本年度は主に，A1の幾何学的・光学的モデリング，A2のマテリアル識別，B1の動的シーンの成分分離，C1の表面粗さ推定，D1の照明シミュレーション（と質感編集）に取り組むとともに，これまでに研究・開発してきた技術をブラッシュアップする．
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