詳細形状と反射特性を考慮した小型昆虫標本のためのフォトグラメトリ法

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本研究は、多様な価値を持つ昆虫標本を対象として、その計測に基づくデジタルデータ化手法の確立を目指すものである。本研究では、次の３件のサブ課題に取り組む予定である。課題A: 多視点深度合成写真による昆虫詳細形状の高精度フォトグラメトリ。課題B: 多視点・多光源フォーカスブラケット撮影による反射特性と微細凹凸の推定。課題C: 3次元モデル群構築とデジタル図鑑の公開．昨年度は、全サブ課題の基盤となる「撮影ステージの構築」と「既存手法の統合により撮影・深度合成・形状復元を自動化するソフトウエアの実装」を行った。この撮影装置とモデリング自動化の内容の一部を解説論文として発表するとともに、成果であるホウセキゾウムシの3次元モデル群をweb上に公開した（www.igl.ise.shibaura-it.ac.jp/projects/2022_euphlusmodels.html）。加えて、この自動化ソフトウエアにおける回転台の制御部分をオープンソースソフトウエアとして公開した（github.com/InteractiveGraphicsLab/StackShot3X_API_for_Python）．続いて、課題Bの質感の再現に着手し、その成果の一部を国内会議にて発表した。提案手法では、光源と視点の位置が既知である状態で昆虫標本を複数回撮影する。続いて、得られた画像群から3次元モデルを構築した後、3次元モデル上の任意の点において光源が動いた際の反射率応答を取得し、これを用いて拡散色・鏡面反射色・表面粗さを推定する。また、我々は、3次元空間の色と不透明度をNeural Networkにより表現することで物体のレンダリングを可能にするNeural Radiance Field (NeRF)を昆虫標本へ応用する試みや、半透明物体のレンダリングに関数研究を実施し、その成果を国内学会にて報告した。