Research on spectral rendering in pursuit of reality

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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．