非定常スペクトル解析によるテクスチャこう配の推定

概要

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単静止画像から対象面のこう配を推定する問題は,3次元復元において重要な一つのステップである.本論文では,対象物表面に存在するテクスチャのゆがみや変化の割合に着目したこう配推定法(Shape from Texture)の一手法を提案する.対象物に関する前提として,3次元対象物が単一の平面であり,その表面は一様なテクスチャであると仮定する.このとき,投影により得られた画像信号の構造的なゆがみが,局所的な周波数特性の変化を起こすことに着目し,2次元周波数情報からこう配を推定する.周波数情報としては,2次元の非定常スペクトル推定により,局所周波数としてピーク周波数を抽出し,その方向と大きさの変化の割合からこう配を求める.これにより,こう配をもたない状態でのテクスチャのスペクトル情報が未知であっても,こう配を定量的に求めることができる.非定常スペクトル推定法としては,短時間フーリエ変換(STFT)とARモデルを用いた方法を提案し,両者を比較する.更に,周期的パターンをもつ画像,および統計的な実画像に対して本手法を適用し,その有効性を示す.
1995-05-25