Computational Illumination with High Degrees-of-Freedom Active Light Fields

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究課題を構成するA1からD1の7つの項目のうち，令和4年度は，新たに次の2つの項目（A2，D1）に取り組んだ．A2のマテリアルの識別では，素材による分光反射率，表面粗さ，屈折率などの違いを捉えるために，多波長・多方向光源下の偏光画像を用いた手法を提案した．具体的には，多波長・多方向光源の明るさ，および，偏光チャネルの重みを，光源の明るさに非負値制約を課して最適化することで，ワンショットの画像から識別を行う枠組みを提案した．D1の照明シミュレーションでは，プロジェクタ，透過型液晶，および，スクリーンからなる照明装置を構築した．鏡面反射光の明るさが入射光の偏光方向に強く依存することに着目して，光源の色・明るさだけでなく偏光方向も制御することで，物体表面上で観察される鏡面反射光を強調・抑制できることを確認した．また，前年度までに研究・開発した技術をブラッシュアップした．B1の成分分離とB2の形状復元については，両方の基盤となる鏡面反射成分と拡散反射成分の分離に取り組んだ．具体的には，非偏光光源下の鏡面反射成分と拡散反射反射成分が部分偏光であること，また，完全偏光光源下の鏡面反射成分が完全偏光であるのに対して拡散反射成分が部分偏光であることに基づいて，色情報と偏光情報を融合した単一カラー偏光画像からの反射成分分離を実現した．また，カラー画像と高時間分解能・高ダイナミックレンジの偏光イベントを併用した反射成分分離手法も提案した．さらに，偏光と陰に基づく単一カラー偏光画像からの法線推定手法や，鏡面反射に基づく少数画像からの表面粗さ推定手法などを提案するとともに，偏光に基づく映り込み除去などを実現した．