@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238543,
 author = {立川, 駿 and 佐藤, 周平 and Shun, Tatsukawa and Shuhei, Sato},
 issue = {8},
 month = {Aug},
 note = {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．, 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.},
 title = {3次元再構成に基づく単眼地形画像の再照明},
 year = {2024}
}