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形状情報や画像情報の処理にあたっては，処理結果や表示結果の自然さや理解の容易さが重要な要素となる．従来，画像処理における画質の尺度は原画像の再現性を表したものであり，一方CGでは実写に近い画像を指向し，光学現象のシミュレーションによって画像を合成していた．つまり，画像や形状の認識可能性や認識の容易さを，陽に扱うものではなかった．本研究課題では，視覚心理学や認知科学の知見に基づき，2次元画像ならびに3次元形状の認識におけるポイントを明らかにする．そのうえで，従来の画像・形状処理にはなかった新しい画像評価法の確立を目指している．
平成24年度は，2次元画像処理に関してはビデオ映像の自然な編集技術，3次元形状に関しては理解を促進する線画表現を中心に研究を進めた．ビデオ映像の編集技術に関しては，映像内の画素の類似性を画素の色，位置，時刻の観点で定義し，類似性の高い画素に同種の編集を施す枠組みについて検討した．従来の手法ではフレーム間の位置や色の微小な変動にうまく追従することができず，長尺のビデオでは安定的に編集を施すことが困難であった．本研究では，編集パラメータを安定かつ効率良く伝搬することによって，ビデオにおいても編集を施すことに成功した．
3次元形状の線画表現では，積分量を利用することによってノイズ等に対する耐性に優れた頑健で自然な特徴線の抽出法の発展を試みた．頑健性を実現するために積分量を利用しているが，結果的に計算量が多くなることが問題であった．対象形状の位相情報を利用することで処理の高速化に成功した．
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