@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217833,
 author = {上田, 宇起 and 王, 超 and 川原, 僚 and 岡部, 孝弘},
 issue = {20},
 month = {May},
 note = {本稿では，プロジェクタ-カメラシステムを用いて，シーンの画像を鏡面反射や拡散反射などの直接成分と相互反射や表面下散乱などの大域成分に分解する手法を提案する．物理モデルに基づいて分解を行う従来手法には，投影パタンのボケにより分解精度が低下するという問題があり，画像撮影のための投影パタンと撮影画像の分解処理の両方に改良の余地がある．そこで提案手法では，データ駆動のアプローチで，任意枚数の画像から，投影パタンのボケに頑健な画像分解を行う．具体的には，畳み込みカーネルを用いて投影パタンを表現できることに着目して，投影パタンと分解処理の両方を，CNN の枠組みで同時に最適化する．実画像を用いた実験を行い，提案手法の有効性を示す．},
 title = {CNNに基づく任意枚数画像からの直接・大域成分への分解},
 year = {2022}
}