@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00193844,
 author = {井手, 絢香 and 大倉, 史生 and 松下, 康之 and 八木, 康史},
 issue = {19},
 month = {Jan},
 note = {本研究は，CG モデリングの省力化や植物栽培の高度化のための基盤技術として，植物の枝構造の三次元復元を行うことを目指す．植物の三次元復元は自己遮蔽の多い構造上難しい問題であると知られており，特に葉による遮蔽が多く発生する枝の復元は挑戦的な課題である．植物の三次元復元を行う既存研究では多くの視点数や静的な環境を要求するため，風などの影響による植物の形状変化が発生する環境での運用は難しい．そこで本研究では，単一視点から撮影された RGBD 画像を入力として，深層学習を用いた画像変換技術を利用して植物の深度画像を推定することにより，手軽な入力から植物の枝構造の深度推定を実現する．実験の結果，CG 植物画像および，RGBD カメラで撮影した実植物画像からの枝形状推定の可能性が示された．},
 title = {深度画像変換による単一RGBD画像からの植物枝形状復元},
 year = {2019}
}