画像処理・解析分野
[1] 質感マネジメント処理
人間は、物体表面に質感を感じ取ることができます。この質感を支配する特徴量を解析し、画像レンダリングへの応用を研究しています。
M.Tanaka and T.Horiuchi, "Investigating perceptual qualities of static surface appearance using real materials and displayed images", Vision Research, vol.115, Part B, pp.246–258, 2015.
[2] カメラ画像による材質識別
カメラで獲得された実シーンの物体の材質が識別できれば、ロボットナビゲーションや製品検査など、種々の場面で有用です。本研究では、カメラ画像から物体を自動抽出し、さらにその材質を特定する研究を行っています。
S.Tominaga, H.Kadoi, K.Hirai and T.Horiuchi, "Material classification of object surfaces by using spectral reflectance and polarization property", Proc. 25th IS&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging, 2013.
[3] 漫画の質感解析
線画で構成される漫画を対象として、カラー画像のようなリッチな情報なしに、どのように人間が質感を得ているかについて、よりプリミティブな画像特徴解析を行っています。
Y. Saito, K. Hirai and T. Horiuchi, "Construction of Manga Materials Database for Analyzing Perception of Materials in Line Drawings", Proc. CIC23, 2015.
[4] 色情報の埋め込みと復元
モノクロ印刷画像から色情報を復元できれば、ランニングコストの削減の他に、セキュリティや通信において有用となります。これまで、電子データを用いた研究は行われていますが、実際に印刷して獲得した実応用は行われていません。本研究では、印刷されたモノクロ画像をカメラで獲得することによって、カラー画像を高速復元する方法を開発しています。
T.Horiuchi, F.Nohara and S.Tominaga, "Semi-Invariant Reversible Mapping from Color to Gray", Journal of Imaging Science and Technology, Vol.52, No.4, pp.04903-1 - 04903-9, 2008.
[5] 画家の特徴抽出と転写への応用
一般に、美術館所蔵の絵画画像は、画集やインターネットを通じて入手できますが、色再現は不正確であり、色の特徴解析には利用できません。我々は、実際に美術館において較正カメラで獲得し、データベースを構築しています。さらに、それらのデータから画家の特徴を解析したり、画像特徴を写真へ転写する研究を行っています。
多摩川健，堀内隆彦，斎藤了一，富永昌治：「油彩絵画特徴のディジタル写真への一転写方法」, 第44回日本色彩学会全国大会（発表奨励賞受賞），2013.