| 研究課題/領域番号 |
20K23354
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
淺野 祐太 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (70884675)
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| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 形状推定 / 水中 / 画像処理 / 分光 / コンピュータビジョン / 形状復元 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
海底の形状や深度、海洋生物の3Dデータを非破壊・非侵襲・非接触で取得する方法は、海底や水産資源を調査する上で最も重要な技術の一つである。従来研究では、解析する上で問題となる水中における光の吸収・散乱・屈折現象による影響を可能な限り除去することが試みられてきたが、未だ多数の問題が存在する。
本研究では、可視および赤外領域における光の波長方向の情報を活用することで、解析の妨げと捉えられてきた光の物理現象による影響そのものを推定のための手掛かりとして利用し、水中環境を対象とした非破壊・非侵襲・非接触で広範囲・高分解能・鮮明な形状推定技術の開発を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、水中環境の深度測定を行うために、水による近赤外線光の吸収量を特徴として活用したステレオマッチングアルゴリズムと、水面で発生する光の屈折の波長間の差異を特徴として活用した水中の深度推定アルゴリズムを開発した。さらに、水分により光が吸収・散乱される特徴を応用し、悪天候時の空気中で発生する近赤外線光の減衰を特徴として活用した都市部の深度推定手法を考案した。水中の撮影に適した分光イメージングシステムを構築し、実際に深度マップを推定可能であることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
海底の形状や海洋生物の3Dデータを取得する方法は、海中や水産資源を調査する上で最も重要な技術の一つであるが、従来の形状推定手法には仮定や制限が多数存在するため、水中環境に直接適用することは難しい。本研究では、水中で発生する光の物理現象を波長方向について解析し、光の吸収・屈折による影響自体を深度推定のための手掛かりとして扱うことで、従来とは全く異なる特徴を活用した深度推定手法を考案した。提案手法を産業的に応用することで、海中環境に特化した3Dデータ取得技術の発展が期待できる。
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