反射モデルを用いたカラー画像解析と物体認識

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1。種々の材質からなる物体の表面分光反射率を記述するためのカラー反射モデルを検討し、2色性反射モデルを持ちいればほぼ近似できることを明らかにした。標準2色性反射モデルはプラスチックのような不均質物体を記述できる。まず表面分光反射率の観測値に基づいて、この標準モデルの妥当性を検証する方法を考案した。実際、多くの物質についてこの標準モデルは妥当であるが、いく種類かの布は標準モデルでは不十分で、また金属も界面反射成分のみからなることがわかった。そこで布や金属のような物体を記述するために標準反射モデルを拡張してより一般的な形で推定を行った。まず標準反射モデルで界面成分が波長に依存するように拡張した。この一般形において2つの反射率(拡散および界面)関数を推定するアルゴリズムを開発した。さらに界面反射成分のみをもつ2色性反射モデルを定義した。これで金属の反射が近似できることがわかった。結果として大抵の物体の表面分光反射率は3つのタイプの2色性反射モデルで表現できることがわかった。2。2色性反射モデルに基づいて物体表面の分光反射率と照明光の分光分布の両方を推測する方法を提案した。モノクロCCDカメラとカラーフィルターを使用したマルチバンドのカメラシステムを試作した。このシステムは通常のカラーカメラを違って、可視光を6つの波長帯に分割して多くの独立な色情報を獲得するように工夫している。なおダイナミックレンジの拡大や具体的な推定アルゴリズムについては今後の課題である。