固有空間法による学習に基づくカラー画像からの距離画像の推定(卒論セッション(ポスター発表))

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概要

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対象物体の詳細な形状情報はリアルなCGの描画に有用であるが,現在ではそれらを取得するには単なるカラー画像の取得に比べて高価・大型で特殊な機器や多くの労力・時間を必要とする.また一方で,レンガや石敷などの,CGにおいて表面属性として扱われることの多い物体は色情報が形状情報や他の場所の色情報と相関を持つと仮定できる場合が多い.そこで,本研究では固有空間を用いて画像のもつ自己相関性を学習することでカラー画像の超解像度化を行い,また,2次元カラー画像と距離画像との相関性を学習することでカラー画像から距離画像を推定する実験を行なった.その結果,本研究で提案した手法を用いると,うまく学習データを選べば一般的な補間技術では復元できないような情報を復元でき,また,学習によってカラー画像から距離画像のバンプ値を推定できることが確認された.
2006-05-18

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