Shinsaku Hiura

画像中に混在して観測される鏡面反射と拡散反射の各成分を分離するために,偏光を用いる手法や両成分の色みの違いを利用する方法,ランバート則に基づく手法など様々な方法が提案されている.しかし,これらの手法は拡散反射や鏡面反射において広く見られる側面的な性質を利用したものであり,拡散反射そのものの定義とは直接の関係がない.そこで本稿では様々な反射成分分離手法を顧みつつ,拡散反射の定義に基づく成分分離とはどのようなものか,またそれはどのように実装することが出来るのかについて考察する.

画像中に混在して観測される鏡面反射と拡散反射の各成分を分離するために，偏光を用いる手法や両成分の色みの違いを利用する方法，ランバート則に基づく手法など様々な方法が提案されている．しかし，これらの手法は拡散反射や鏡面反射において広く見られる側面的な性質を利用したものであり，拡散反射そのものの定義とは直接の関係がない．そこで本稿では様々な反射成分分離手法を顧みつつ，拡散反射の定義に基づく成分分離とはどのようなものか，またそれはどのように実装することが出来るのかについて考察する．

メタメリズムとはある光源下では 2 つの物体が異なる色として知覚されるが別の光源下では同じ色として知覚される現象である．本研究では，メタメリズムを利用したトリックアートの作成手法を提案する．与えられた光源下でメタメリズムが生起する条件を満たす油絵の具を提案手法によって計算する．実験では，2 光源・4 物体色の間で生起されるメタメリズムについて計算をおこなった．これにより擬似的な陰影を表現することができ，二次元の絵画が三次元の物体として知覚されるトリックアートを実現することができた．

メタメリズムとはある光源下では 2 つの物体が異なる色として知覚されるが別の光源下では同じ色として知覚される現象である．本研究では，メタメリズムを利用したトリックアートの作成手法を提案する．与えられた光源下でメタメリズムが生起する条件を満たす油絵の具を提案手法によって計算する．実験では，2 光源・4 物体色の間で生起されるメタメリズムについて計算をおこなった．これにより擬似的な陰影を表現することができ，二次元の絵画が三次元の物体として知覚されるトリックアートを実現することができた．

近年，実写画像に CG を合成する AR（拡張現実） が，さまざまな場面で利用されている．我々の研究室においても，原爆ドームに対して AR を用いて，戦争や原爆の悲惨さを伝える携帯端末アプリの開発を行っている．しかし，従来のアプリには文化財に対しては AR マーカを設置できない等の問題あった．本研究では，画面上のパターンを検出するテンプレートマッチング法を用いてこの問題の解決を図った．実験の結果，解像度を落とした画像を用いたテンプレートマッチングにより，タブレット端末でも実時間でのマーカレスな位置合わせが可能となった．

For endoscopic medical treatment, measuring the size and shape of the lesion, such as a tumor, is important for the improvement of diagnostic accuracy. We are developing a system to measure the shapes and sizes of living tissue by active stereo method using a normal endoscope on which a micro pattern projector is attached. In order to perform 3D reconstruction, estimating the intrinsic and extrinsic parameters of the endoscopic camera and the pattern projector is required. Particularly, calibration of the pattern projector is difficult. In this report, we describe a simultaneous estimation method of both intrinsic and extrinsic parameters of the pattern projector. This simplifies the calibration procedure required in practical scenes. Furthermore, we have developed a user interface to intuitively operate the calibration and reconstruction procedures. Using the developed system, we measured the shape of an internal tissue of the soft palate of a human.

3 次元モデル化を行う上で，密な 3 次元形状を取得することは非常に重要である．本稿にて提案する手法では，レンジセンサより得た形状を制約条件とすることで，未校正照度差ステレオ法を起点とした密な法線の推定を行う．はじめにレンジデータの制約を用いて未校正照度差ステレオ法の曖昧性を解いた後，求められた法線および光源方位，さらには入力画像から影や鏡面反射を取り除いた線形化画像を最適化するような処理を繰り返す．このようにして法線，アルベド，光源方位，線形化画像を同時に得られることが本手法の利点であり，同時に入力データが形状および画像のみであることから，計測の負担が少なく汎用性の高い手法にもなっている．

We analyze motions of myocardium in ECG-gated cardiac CT image. In previous works, deformation of the heart was estimated by performing a non-rigid registration sequentially for each phase. Since this model does not consider periodicity of cardiac muscle motion, problems occurs such as discontinuity between the first and the final phases, and noncyclic deformations. In this study, the motion of the hart is modeled by representing temporal movements of control points by Fourier series. By obtaining the coefficients that minimize the difference between the CT values of the input data and the deformed model, motion estimation considering the periodicity is performed. Thus, an accurate estimation of harts with continuities and periodicities is achieved.

文字認識では,ピントのずれによって認識率の低下が起きるこの問題の原因は,文字の特徴か債れ,パターンが類似することにあるこの問題は符号化開口を用いてピントがすれても文字の特徴が残るようにすれば解決可能と考えられる.しかし,ほけ画像はレンスの焦点面からのずれにより変化するため,認識にはぼけの度合を推定する必要かある.1枚の画像からほけの度合を推定するには,画像に対して何かしらの仮定を設ける必要がある.そこで本研究ては,画像には予め学習されたテンプレートのいずれかの文字が写っていると仮定する前報では,予めテンプレートのぼけたパターンを用意して,認識対象とテンプレートマッチングにより認識する手法を提案した.しかし,この手法てはマッチングに用いるパターン数がテンプレートとぼけの度合の候補数の掛け算になってしまうため,その数に比例して処理時間か膨大なものとなってしまう.そこで本稿ではぼけの度合推定と文字認識の2つのプロセスに分割することで上記手法の高速化を図る.また,ぼけた文字の認識に適した開口形状について検討する.

文字認識では,ピントのずれによって認識率の低下が起きるこの問題の原因は,文字の特徴か債れ,パターンが類似することにあるこの問題は符号化開口を用いてピントがすれても文字の特徴が残るようにすれば解決可能と考えられる.しかし,ほけ画像はレンスの焦点面からのずれにより変化するため,認識にはぼけの度合を推定する必要かある.1枚の画像からほけの度合を推定するには,画像に対して何かしらの仮定を設ける必要がある.そこで本研究ては,画像には予め学習されたテンプレートのいずれかの文字が写っていると仮定する前報では,予めテンプレートのぼけたパターンを用意して,認識対象とテンプレートマッチングにより認識する手法を提案した.しかし,この手法てはマッチングに用いるパターン数がテンプレートとぼけの度合の候補数の掛け算になってしまうため,その数に比例して処理時間か膨大なものとなってしまう.そこで本稿ではぼけの度合推定と文字認識の2つのプロセスに分割することで上記手法の高速化を図る.また,ぼけた文字の認識に適した開口形状について検討する.

文字認識では，ピントのずれによって認識率の低下が起きる．この問題の原因は，文字の特徴が潰れ，パターンが類似することにある．この問題は符号化開口を用いてピントがずれても文字の特徴が残るようにすれば解決可能と考えられる．しかし，ぼけ画像はレンズの焦点面からのずれにより変化するため，認識にはぼけの度合を推定する必要がある．１枚の画像からぼけの度合を推定するには，画像に対して何かしらの仮定を設ける必要がある．そこで本研究では，画像には予め学習されたテンプレートのいずれかの文字が写っていると仮定する．前報では，予めテンプレートのぼけたパターンを用意して，認識対象とテンプレートマッチングにより認識する手法を提案した．しかし，この手法ではマッチングに用いるパターン数がテンプレートとぼけの度合の候補数の掛け算になってしまうため，その数に比例して処理時間が膨大なものとなってしまう．そこで本稿ではぼけの度合推定と文字認識の２つのプロセスに分割することで上記手法の高速化を図る．また，ぼけた文字の認識に適した開口形状について検討する．

PRMU (Pattern Recognition and Media Understanding) technical group of IEICE-ISS holds algorithmcontests every year to promote PRMU community and to encourage young scientists. The 1st algorithm contestwas held in 1997, and it reaches sixteenth year now. This contest is becoming one of the biggest events in PRMUcommunity. In this paper, we will look back past PRMU algorithm contests, and introduce some useful use cases applied in a research laboratory and a class.Key words

The JSPS Grant-in-Aid project, "Brain and Information Science on SHITSUKAN (material perception)", aims an interdisciplinary synergy with neurophysiologists, psychophysicists and engineering area researchers. In this article, we will introduce the objective of this project with current research activities and emerging achievements related to recording, analyzing and reproduction of visual aspect of SHITSUKAN which means material perception or quality sensation.

文字認識技術には，ピントのずれによる認識率低下が問題として存在する．この問題の原因は，文字の特徴が潰れパターンが類似することにある．そのため本研究では，符号化開口を用いることでピントがずれても文字がその特徴を残すようにし，ピントが合わない場合の文字認識を可能にする．しかし，ぼけの大きさはレンズの焦点面からのずれにより変化するため，認識には距離情報を既知にする必要がある．そこでパターン認識に特化した制約として，画像に写っている文字がテンプレートのいずれかであるという条件の下で距離を推定し，文字の認識を目指す．ぼけ画像はピントのあった画像とぼけ関数の畳込み積分で表現できる．前述の制約を用いれば，ピントのあった画像にテンプレートが存在するということになり，ぼけ画像とテンプレートの逆畳み込み積分により，距離を推定できると考えられる．しかし，実際は折り返し誤差などの信号処理問題やノイズの影響により，正しく距離を推定できない．本論文では逆畳み込みに代わる手法として，テンプレートを走査させて相関係数を求めることで距離を推定し，それを基にテンプレートをぼかすことで画像との比較から文字を認識した．

The optical image on a sensor formed by a conventional lens mostly determines the quality of final image. Computational Photography is a concept to change the game of taking photograph by offering attractive functions such as blur reduction or posterior focus adjustment. In this framework, optical device is assumed as an encoder of sampled incoming rays, and the final image is reconstructed by decoding of the captured intensity distribution on the sensor. In this article I will introduce several basic concepts and achievements in this field by reproducing my talk in ISSCC2012.