| 研究課題/領域番号 |
22K12092
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
金田 和文 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (30185946)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | コンピュータグラフィックス / レンダリング / スペクトル / 波長サンプリング / スペクトル超解像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，コンピュータグラフィックスにおけるスペクトラルレンダリング普及の障壁となっている課題を解決し，CG生成画像のリアリティを大きくレベルアップする．まず，光源スペクトルやスペクトル反射率などの多重要素を考慮した多重重点的サンプリングにより光の波長を効率よくサンプルしレンダリングを行う手法を開発する．さらに，RGB画像から深層学習を用いてスペクトル反射率やスペクトル情報をもつ画像に変換する手法を開発し，反射率やテクスチャなどに関するスペクトルデータを整備する．これらをベースにして，RGBレンダリングと同等の手軽さで高いクオリティーの映像を作成することができる手法の開発を目指す．
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