| 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4年度は，新たに次の2つの項目（A2，D1）に取り組んだ．
A2のマテリアルの識別では，素材による分光反射率，表面粗さ，屈折率などの違いを捉えるために，多波長・多方向光源下の偏光画像を用いた手法を提案した．具体的には，多波長・多方向光源の明るさ，および，偏光チャネルの重みを，光源の明るさに非負値制約を課して最適化することで，ワンショットの画像から識別を行う枠組みを提案した．
D1の照明シミュレーションでは，プロジェクタ，透過型液晶，および，スクリーンからなる照明装置を構築した．鏡面反射光の明るさが入射光の偏光方向に強く依存することに着目して，光源の色・明るさだけでなく偏光方向も制御することで，物体表面上で観察される鏡面反射光を強調・抑制できることを確認した．
また，前年度までに研究・開発した技術をブラッシュアップした．
B1の成分分離とB2の形状復元については，両方の基盤となる鏡面反射成分と拡散反射成分の分離に取り組んだ．具体的には，非偏光光源下の鏡面反射成分と拡散反射反射成分が部分偏光であること，また，完全偏光光源下の鏡面反射成分が完全偏光であるのに対して拡散反射成分が部分偏光であることに基づいて，色情報と偏光情報を融合した単一カラー偏光画像からの反射成分分離を実現した．また，カラー画像と高時間分解能・高ダイナミックレンジの偏光イベントを併用した反射成分分離手法も提案した．
さらに，偏光と陰に基づく単一カラー偏光画像からの法線推定手法や，鏡面反射に基づく少数画像からの表面粗さ推定手法などを提案するとともに，偏光に基づく映り込み除去などを実現した．
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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4年度の計画では，前年度までに研究・開発した技術のブラッシュアップに加えて，新たにA2のマテリアル識別とD1の照明シミュレーションにも取り組む予定であった．上記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．今年度は，A1の物体の幾何学的・光学的モデリング，A2のマテリアルの識別，C1の表面粗さ推定，D1の照明シミュレーションを中心に，前年度にまで研究・開発した技術をブラッシュアップする．
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