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Research on spectral rendering in pursuit of reality

追求真实的光谱渲染研究

基本信息

批准号：
22K12092
负责人：
金田和文
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は，コンピュータグラフィックス（CG）におけるスペクトラルレンダリング普及の障壁となっている課題を解決し，CG生成画像のリアリティを大きくレベルアップすることを目的とする．そのため，まず光源スペクトルやスペクトル反射率などを考慮し効率よくレンダリングを行う手法を開発する．次に，RGB画像から深層学習を用いてスペクトル反射率やスペクトル情報をもつ画像に変換する手法を開発し，反射率やテクスチャなどのスペクトルデータを整備する．これにより，従来用いられてきたRGBレンダリングと同等の手軽さで高いクオリティーの映像を作成することができる手法の開発を目指す．今年度は主に、(1) 高い波長依存性をもつ光学現象をスペクトルを考慮してレンダリングを行うことができるスペクトラルレンダリング手法の開発を行った．表面に薄膜構造をもつ物体は光の干渉現象により色付いて見える．そして，光源方向や観察方向が変わると表面上の色合いも変化する．開発した手法は波動光学に基づき，このような光学現象をリアルに表示することが可能である．また，(2) RGB画像を深層学習を用いてスペクトル画像に変換するスペクトル超解像手法の開発を行った．開発した手法の特徴は色度と輝度を推定するネットワークに分けて深層学習を行うことにより，高精度にスペクトルを再構成することができる．さらに，それらの手法を融合させて，(3) スペクトル画像を環境マップとして用いたイメージベーストライティング手法の開発を行った．これにより，現実に近い光環境で波長依存性の高い光学現象の極めてリアルな表示が可能となった．

This study aims to solve the problem of barriers to the popularization of CG images. For example, if the light source is selected, the reflectivity of the light source should be considered. Second, RGB images are used for deep learning. Reflectivity is selected from the list of images. This is the first time that we've had a chance to create an image of RGB. This year, the main factor,(1) high wavelength dependence, optical phenomena, selection, consideration, selection, selection Surface thin film structure The direction of the light source and the direction of observation are different. Open method ratio optical base, this optical phenomenon, this is possible. (2) RGB image deep learning is used to select images for conversion. The color and luminance of the characteristics of the open method are estimated. The deep learning is carried out. The high precision is reconstructed. In addition to the above, the author also pointed out that the development of the art of painting should be carried out in the following ways: The wavelength dependence of optical phenomena in the near light environment is very high.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Reproduction of Color Vision Deficiency Considering Spectrum

考虑光谱的色觉缺陷再现

DOI：
10.1117/12.2666672
发表时间：
2023
期刊：
Proc. SPIE 12592, International Workshop on Advanced Imaging Technology (IWAIT) 2023
影响因子：
0
作者：
Haruya Takahashi;Toru Higaki;Raytchev Bisser;Kazufumi Kaneda
通讯作者：
Kazufumi Kaneda

<b>Spectral Super-Resolution Using CNN Decomposing a Color Image into Luminance and Chrominance Components</b>

<b>使用 CNN 将彩色图像分解为亮度和色度分量的光谱超分辨率</b>