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現在，映画やテレビの3 次元表示が注目を集め，各社より3D 表示可能なテレビが発売されている．また，デジタルカメラにおいても，高解像度化やオートフォーカスをはじめとする自動撮影調整など，誰もが綺麗に画像を撮影するための機能はすでに飽和状態であり，3D 撮像など新しい撮像機能を模索している．この様な3Dテレビに必要な，または3D撮像で得られる自由視点画像は，小さな視点変化を持つ画像の集まりであり，それら画像の見かけはほとんど同じであるためそのデータは大きな冗長性を持つ．
本研究では，3D画像表示に必要な多視点画像に含まれるデータの冗長性や特異性を特定し，それらの人の質感や奥行き認知への影響を調べる．具体的には，画像周波数や視差の誤差，物体の直接反射成分や陰影など，自由視点画像に含まれるどのような要素がシビアに人の認知を損ない，どのような要素なら削除したり演算による内挿でも視覚的に問題にならないかを特定する．その知見を自由視点画像の圧縮や復号処理に用いることで，人の知覚特性を反映した効率的な自由視点画像のデータ表現手法を提案する．
本年度は，多視点画像に含まれる冗長性に着目し，透明物体の形状を記述する手法について提案した．透明物体は，屈折により背景の見かけを歪めるという特性をもつ．この屈折による歪みにより多視点画像中の対応点は，拡散反射モデルで記述される視差とは異なる視差をもつ．この視差により屈折現象を計測し，これを用いて透明物体認識する手法を提案した．
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