WEKO3
アイテム
3次元再構成に基づく単眼地形画像の再照明
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238543
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23854389868ebc-c5ed-406b-bcf5-92e3e588a9bf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-AVM24125008.pdf (1.9 MB)
2026年8月28日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan / the Institute of Image Information and Television Engineers
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, AVM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-08-28 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 3次元再構成に基づく単眼地形画像の再照明 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | A Method for Relighting Single Terrain Image based on 3D Reconstruction | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法政大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法政大学／プロメテックCGリサーチ | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Hosei University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Hosei University / Prometech CG research | ||||||||||
| 著者名 |
立川, 駿
× 立川, 駿
× 佐藤, 周平
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| 著者名(英) |
Shun, Tatsukawa
× Shun, Tatsukawa
× Shuhei, Sato
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，実画像に対して再照明や三次元再構成を行うための方法が数多く研究されている．しかしその多くは人工物体や人物画像を対象としており，山岳風景のような大規模な地形の画像に対する再照明技術はあまり研究されていない．本研究では，深層学習に基づいて単一の地形画像から色や形状を推定し，ユーザが指定した時刻や天候に合った地形画像を得るシステムの開発を目的としている，本稿では，そのシステムを実現するうえで必要なデータセット，アルベドと深度の推定，加えてそれらを用いた再照明結果に注目し，我々が考案したアプローチの有効性について実験，検証する． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | In recent years, many methods for relighting and 3D reconstruction of real images have been studied. However, most of them have been applied to artificial objects or human images, with few studies focusing on relighting techniques for large-scale terrain images such as mountainous landscapes. In this research, we aim to develop a system that estimates the color and shape from a single terrain image using deep learning, and generates a terrain image that matches the time and weather conditions specified by the user. The effectiveness of our approach is tested and verified by demonstrating several examples. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10438399 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM） 巻 2024-AVM-125, 号 8, p. 1-5, 発行日 2024-08-28 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8582 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
