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Development of techniques to measure, analyze, and reproduce the appearance of glossy and fluorescent objects

开发测量、分析和再现光泽和荧光物体外观的技术

基本信息

批准号：
20K11893
负责人：
富永昌二
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Nagano University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

質感に重要な役割を果たす光沢と蛍光を有する物体の見え（アピアランス）を計測・解析・再現する総合的な技法の確立を目指している．本年度の実績は下記の通り．①蛍光物体は蛍光発光を含むので一般物体に比べて質感が向上する．昨年度，近接した蛍光物体について相互照明効果をもつアピアランスを合成する方法を開発し，今年度は，近接配置を想定せず一般的なシーンを想定している．リアルなアピアランスをレンダリングする方法を検討し，実装はMitsubaレンダラーで開発中である．② 物体の分光反射率は物体に固有の物理情報で，アピアランスの決定には重要でる．デジタルカメラで取得した画像データから物体の分光反射率を推定する新しい方法 LMMSE estimatorを考案した．そしてスマートホーンのカメラを用いたマルチスペクトルイメージング系を構築した．LMMSE推定器は，良く知られたWiener推定器よりも推定精度が向上することを理論的に証明し，実験的にも検証した．③ 複数光源の照明環境下で取得した分光画像から，物体アピアランスの推定と再構築する手法を考案した．全体的アピアランスは，色因子とシェーディング因子の組み合わせで決まるので，２因子の重みを変更することで，アピアランスを再構築できる．手順は，(1) 照明光推定、(2) 反射率推定、(3) シェーディング項推定、(4) 反射モデルによるアピアランス再構成，の 4 段階からなる．提案法を実環境で検証した．④ 局所最適反射率データセットを使用してカメラ応答から分光反射率を推定する新しい方法を考案した．分光反射率データベースから，分光反射率を最適に推定する候補を決定する．提案法は，(1) 局所的に最適な反射率データセット選択， (2) 局所的最適なデータセットのみを使用した最良推定値の決定，という 2 段階で構成される．実験で推定精度の向上を示した．

Texture is important. The technique of measuring, analyzing, and reproducing the objects is established. The results of this year are listed below. ①The object of light is the light that contains the light, and the texture of the general object is higher than that of the object. Last year, the effect of mutual illumination of objects in close proximity was achieved by combining them with each other. The method is を开発し, this year's は, the close configuration をscenario せず is the general なシーンをscenario している.リアルなアピアランスをレンダリングする method を検し, 実装はMitsubaレンダラーで开発中である. ② The spectral reflectivity of an object is the physical information inherent to the object, and it is important to determine the object's spectroscopic reflectivity.デジタルカメラでGet the image データからObject のspectral reflectance を Estimation するNew しい method LMMSE estimator をExamination case した. The そしてスマートホーンのカメラを is built with the いたマルチスペクトルイメージング system. LMMSE estimator, good knowledge of the Wiener estimator, inference accuracy, and proof of the theory, and proof of the theory. ③ Acquisition of spectroscopic images under the lighting environment of multiple light sources, estimation and reconstruction of objects and examination of cases. The overall color factor is the color factor and the color factor is the combination of the color factor and the color factor.るので, 2-factor heavy みを変change することで, アピアランスを re-build できる. Hands-on, (1) Illumination light estimation, (2) Reflectance estimation, (3) Reflectance estimation, (4) Reflection reflection reconstruction, 4 Dan stage からなる. The proposed law is based on environmental certification. ④ The optimal reflectance of the local area is determined using the spectroscopic reflectance estimation method and the test method is used. The spectral reflectance is the optimum, the spectral reflectance is the optimum, the candidate is the candidate, and the decision is made. Proposal method, (1) The optimal reflectivity of the station is selected, (2) The optimal reflectivity of the station is determined using the optimal estimated value, and the optimal value of the station is determined, 2 The stage is composed of される. The accuracy of the estimated accuracy is shown upward.