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本年度は，まず昨年開発した視認性に基づく半透明表示手法の改良を行った．複合現実感システムでは，安全のためや映像表現の手段として仮想物体を半透明表示することがある．しかし，この際仮想物体の視認性が背景シーンのテクスチャのコントラストや明るさに大きく依存してしまうという問題が生じる．提案手法では，これを解決するために人間の視覚系の計算モデルを用いて視認性を予測し，これに基づいて物理的な透明度を最適化する．これにより，背景シーンによらず一定の視認性で仮想物体を半透明表示できる．本年度の研究では，これまで輝度情報しか考慮していなかった視認性モデルを改良し，色情報も分析して視認性予測が行えるようにした．また，視認性予測のモデルはオプティカルシースルー(OST)ディスプレイ上に表示した画像の視認性を予測することにも応用できる．このことに着目し，OSTディスプレイ上に表示する画像の視認性を予測し，必要な水準まで視認性を引き上げて描画を行う視認性向上手法も開発した．近年OSTディスプレイを採用した眼鏡型デバイス等が一般消費者向けにも販売され始めており，こうした手法の需要も増えてくることが予想される．以上の成果は，論文としてまとめ投稿中である．また，特許の申請も行っている．
さらに，以前開発した「透明視知覚を利用した奥行き知覚改善手法」についても，より頑健に機能するよう改良を行った．この手法では，現実シーン内の遮蔽物体の奥に仮想物体が存在しているかのように仮想物体と現実シーン画像をブレンディングできる．正確な遮蔽物のセグメンテーションを必要としないため，任意環境でのMR実現に貢献すると考えられる．本年度の研究では実際のMRシステムを想定した実装も行って実験を行い，効果を確かめることができた．これらの成果は国際誌に投稿を予定している他，研究会での発表も決定している．
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