JP2002024818A - 拡散および鏡面反射成分の分離方法 - Google Patents
拡散および鏡面反射成分の分離方法Info
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- JP2002024818A JP2002024818A JP2000211131A JP2000211131A JP2002024818A JP 2002024818 A JP2002024818 A JP 2002024818A JP 2000211131 A JP2000211131 A JP 2000211131A JP 2000211131 A JP2000211131 A JP 2000211131A JP 2002024818 A JP2002024818 A JP 2002024818A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】拡散／鏡面反射両成分相互の確率的独立性が高
いという性質を利用して、拡散／鏡面反射成分の分離を
行なうことにより、一般的な光源等の位置関係において
も、ほぼ完全な両成分の分離を可能とすることを目的と
している。 【解決手段】本発明の拡散および鏡面反射成分の分離方
法は、偏光フィルタを回転させることにより、様々な鏡
面反射の強さを持つ観測対象の画像を複数観測し、この
観測した複数の画像から、鏡面反射成分が多く含まれる
部分を選択し、得られた画像集合の矩形領域集合に対し
て特異値分解を行ない、最大特異値とその次の大きさの
特異値に対応する成分を選択し、特異値分解を行った矩
形画像集合を拡散／反射成分に変換する変換行列を決定
し、この変換行列を画像全体に適用することにより、画
像全体の拡散／鏡面反射成分の分解をする。
いという性質を利用して、拡散／鏡面反射成分の分離を
行なうことにより、一般的な光源等の位置関係において
も、ほぼ完全な両成分の分離を可能とすることを目的と
している。 【解決手段】本発明の拡散および鏡面反射成分の分離方
法は、偏光フィルタを回転させることにより、様々な鏡
面反射の強さを持つ観測対象の画像を複数観測し、この
観測した複数の画像から、鏡面反射成分が多く含まれる
部分を選択し、得られた画像集合の矩形領域集合に対し
て特異値分解を行ない、最大特異値とその次の大きさの
特異値に対応する成分を選択し、特異値分解を行った矩
形画像集合を拡散／反射成分に変換する変換行列を決定
し、この変換行列を画像全体に適用することにより、画
像全体の拡散／鏡面反射成分の分解をする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、物体の見えに含ま
れる拡散および鏡面反射成分を、両成分間の確率的独立
性を手がかりとして分離する拡散および鏡面反射成分の
分離方法に関する。
れる拡散および鏡面反射成分を、両成分間の確率的独立
性を手がかりとして分離する拡散および鏡面反射成分の
分離方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】物体の「見え」は、光源からの光が物体
表面で反射することによって作られる。２色性反射モデ
ルによれば、物体表面での光の反射は、拡散反射と鏡面
反射の二つの成分の和で表現される。拡散反射成分が物
体表面形状を直接的に反映するのに対して、鏡面反射成
分は物体表面の限られた領域で非常に強く観測されるの
が特徴である。
表面で反射することによって作られる。２色性反射モデ
ルによれば、物体表面での光の反射は、拡散反射と鏡面
反射の二つの成分の和で表現される。拡散反射成分が物
体表面形状を直接的に反映するのに対して、鏡面反射成
分は物体表面の限られた領域で非常に強く観測されるの
が特徴である。
【０００３】鏡面反射は、物体を観測する場合に、しば
しば邪魔になる。例えば、 1. 水面ごしに水中の様子を観測したいが、水面からの
鏡面反射に邪魔されて良好に観測できない。 2. 自動車の窓ガラスごしに、その内部を撮影したい
が、ガラスからの鏡面反射に邪魔されて良好に観測でき
ない。 3. 多くの画像処理アルゴリズムは、拡散反射成分のみ
が観測されることを前提としている。このため、鏡面反
射成分が存在すると処理誤りの原因となる。
しば邪魔になる。例えば、 1. 水面ごしに水中の様子を観測したいが、水面からの
鏡面反射に邪魔されて良好に観測できない。 2. 自動車の窓ガラスごしに、その内部を撮影したい
が、ガラスからの鏡面反射に邪魔されて良好に観測でき
ない。 3. 多くの画像処理アルゴリズムは、拡散反射成分のみ
が観測されることを前提としている。このため、鏡面反
射成分が存在すると処理誤りの原因となる。
【０００４】鏡面反射成分は多くの場合偏光しているた
め、偏光フィルタを用いることにより、全体輝度に対す
るその成分比を様々に変化させて観測することが可能で
ある図１は、このような観測をするための観測構成図で
あり、その観測例を図２に示している。偏光フィルタの
回転角度を、鏡面反射成分が最小となるように設定して
観測するというのが従来の手法であり、そのリアルタイ
ム化に向けての技術開発などが行なわれている（例え
ば、http://www.strl.nhk.or.jp/newstopics/research-
j.html#i9806） しかし、このような手法では、物体と光源およびカメラ
の位置関係が特別な場合(ブリュースター角を構成する
場合)には、鏡面反射成分を完全に 0 にできるが、一般
の位置関係では、ある程度の成分が残存してしまう(図
２の左上図)。
め、偏光フィルタを用いることにより、全体輝度に対す
るその成分比を様々に変化させて観測することが可能で
ある図１は、このような観測をするための観測構成図で
あり、その観測例を図２に示している。偏光フィルタの
回転角度を、鏡面反射成分が最小となるように設定して
観測するというのが従来の手法であり、そのリアルタイ
ム化に向けての技術開発などが行なわれている（例え
ば、http://www.strl.nhk.or.jp/newstopics/research-
j.html#i9806） しかし、このような手法では、物体と光源およびカメラ
の位置関係が特別な場合(ブリュースター角を構成する
場合)には、鏡面反射成分を完全に 0 にできるが、一般
の位置関係では、ある程度の成分が残存してしまう(図
２の左上図)。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、拡散／鏡面
反射両成分相互の確率的独立性が高いという性質を利用
して、拡散／鏡面反射成分の分離を行なうことにより、
一般的な光源等の位置関係においても、ほぼ完全な両成
分の分離を可能とすることを目的としている。
反射両成分相互の確率的独立性が高いという性質を利用
して、拡散／鏡面反射成分の分離を行なうことにより、
一般的な光源等の位置関係においても、ほぼ完全な両成
分の分離を可能とすることを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の拡散および鏡面
反射成分の分離方法は、以下のステップ１〜ステップ５
から成る。 ステップ１：偏光フィルタを回転させることにより、様
々な鏡面反射の強さを持つ観測対象の画像を複数観測す
る。 ステップ２：この観測した複数の画像から、鏡面反射成
分が多く含まれる部分を選択する。 ステップ３：得られた画像集合の矩形領域集合に対して
特異値分解を行ない、最大特異値とその次の大きさの特
異値に対応する成分を選択する。 ステップ４：特異値分解を行った矩形画像集合を拡散／
反射成分に変換する変換行列を決定する。 ステップ５：この変換行列を画像全体に適用することに
より、画像全体の拡散／鏡面反射成分の分解をする。
反射成分の分離方法は、以下のステップ１〜ステップ５
から成る。 ステップ１：偏光フィルタを回転させることにより、様
々な鏡面反射の強さを持つ観測対象の画像を複数観測す
る。 ステップ２：この観測した複数の画像から、鏡面反射成
分が多く含まれる部分を選択する。 ステップ３：得られた画像集合の矩形領域集合に対して
特異値分解を行ない、最大特異値とその次の大きさの特
異値に対応する成分を選択する。 ステップ４：特異値分解を行った矩形画像集合を拡散／
反射成分に変換する変換行列を決定する。 ステップ５：この変換行列を画像全体に適用することに
より、画像全体の拡散／鏡面反射成分の分解をする。
【０００７】
【発明の実施の形態】図４は、本発明の処理ブロック図
である。ステップ１において、図１の観測構成により、
偏光フィルタを回転させることにより、様々な鏡面反射
の強さを持つ画像を複数観測する。図２は、観測した画
像を示している。
である。ステップ１において、図１の観測構成により、
偏光フィルタを回転させることにより、様々な鏡面反射
の強さを持つ画像を複数観測する。図２は、観測した画
像を示している。
【０００８】ステップ２において、この複数の画像か
ら、鏡面反射成分が多く含まれる部分を選択する。図２
においては、右下図に示された矩形領域を選択する。偏
光フィルタを回転させながら反射光を観測した場合、得
られる画像は、偏光フィルタの回転角度に応じて次のよ
うに変化する。
ら、鏡面反射成分が多く含まれる部分を選択する。図２
においては、右下図に示された矩形領域を選択する。偏
光フィルタを回転させながら反射光を観測した場合、得
られる画像は、偏光フィルタの回転角度に応じて次のよ
うに変化する。
【０００９】
【数１】 拡散／鏡面反射画像である。観測画像Ｉはそれらの線形
和となり、その係数は偏光フィルタ回転角に依存する。
係数の値は、光源、物体、カメラの幾何学的関係と、偏
光フィルタの偏光軸方向が分からなければ未知である。
和となり、その係数は偏光フィルタ回転角に依存する。
係数の値は、光源、物体、カメラの幾何学的関係と、偏
光フィルタの偏光軸方向が分からなければ未知である。
【００１０】ステップ３において、得られた画像集合の
矩形領域集合に対して特異値分解を行ない、最大特異値
とその次の大きさの特異値に対応する成分を選択する。
これは、画像集合の主成分分析を行ない、第一主成分と
第二主成分を取り出すことに等しい。具体的には、選ば
れた矩形領域をラスタ順序にスキャンして行ベクトル
ｘｊとし、これらを縦に並べた行列をＸとする。
矩形領域集合に対して特異値分解を行ない、最大特異値
とその次の大きさの特異値に対応する成分を選択する。
これは、画像集合の主成分分析を行ない、第一主成分と
第二主成分を取り出すことに等しい。具体的には、選ば
れた矩形領域をラスタ順序にスキャンして行ベクトル
ｘｊとし、これらを縦に並べた行列をＸとする。
【００１１】
【数２】 また、選ばれた矩形領域の拡散反射成分ｄおよび鏡面反
射成分ｓをやはり行ベクトルとして並べたものをＳとす
る。
射成分ｓをやはり行ベクトルとして並べたものをＳとす
る。
【００１２】
【数３】 式(1)から係数行列をＡとして、
【数４】 次の関係が成立する。
【００１３】
【数５】 拡散／鏡面反射成分の分離とは、観測行列ＸをＡ、Ｓの
積に分解することである。さて、行列ＳおよびＡは階数
２であるから，行列Ｘを階数2の行列で近似し、それを
さらに2つの行列へと分解することを考える。一般に、
行列を低い階数の行列で(最小２乗の意味で)近似し、ま
たそれを2つの行列の積で表現すること(最大階数分解)
は、行列の特異値分解を利用することで可能である。行
列Xの特異値分解をX = UDVTとすると、このような分解
は次のように書ける。
積に分解することである。さて、行列ＳおよびＡは階数
２であるから，行列Ｘを階数2の行列で近似し、それを
さらに2つの行列へと分解することを考える。一般に、
行列を低い階数の行列で(最小２乗の意味で)近似し、ま
たそれを2つの行列の積で表現すること(最大階数分解)
は、行列の特異値分解を利用することで可能である。行
列Xの特異値分解をX = UDVTとすると、このような分解
は次のように書ける。
【００１４】
【数６】 ここでＸの特異値をσ１≧σ２≧・・・≧σMとして、
【数７】 に対応する固有ベクトルのみを選んだものである。ま
た，Ｗは任意の 2×2正則行列である。これから、Ａお
よびＳの推定として
た，Ｗは任意の 2×2正則行列である。これから、Ａお
よびＳの推定として
【数８】 が得られる．
【００１５】次に、ステップ４において、矩形画像集合
を拡散／反射成分に変換する変換行列を決定する。以下
では、
を拡散／反射成分に変換する変換行列を決定する。以下
では、
【数９】 の決定を行うことにより、矩形画像集合を拡散／反射成
分に変換する変換行列を決定する。
分に変換する変換行列を決定する。
【００１６】まずモデルの式(１)から、Ａの第一列ベク
トルは要素1のみからなるベクトルであるから、式
（７）の第一列ベクトルが、これにできるだけ近くなる
ようにＷを定める。このため、次式を最小化するa、bを
求める。
トルは要素1のみからなるベクトルであるから、式
（７）の第一列ベクトルが、これにできるだけ近くなる
ようにＷを定める。このため、次式を最小化するa、bを
求める。
【数１０】
【数１１】 となる。
【００１７】次に c、dを定める。
【数１２】 とすると、Ｗの行列式 Δは
【数１３】 となる。
【００１８】ここで、Δの絶対値は推定される鏡面反射
成分のスケールに対応する。式(１)からわかるように、
鏡面反射成分とその係数f(ψ)との間には不定性がある
ため、一般性を失わず|Δ| = 1とできる。この結果、β
を定めると、ｒ2、つまりＷが式(１３)から定まり、β
を変化させながら拡散／鏡面反射成を推定し(式(８))、
相互の確率的独立性を相互情報量によって評価する。相
互情報量が最小となる点を拡散／鏡面反射成分の推定値
として採用する。相互情報量はデータの符号の反転に関
して不変であるから、βの探索範囲としては０からπの
範囲で良く、符号が反転した場合には、鏡面反射成分は
正であるという条件を用いて修正する。以上から、Ｗが
定まり、従って行列Ａ’が定まる。Ａ’の逆行列が矩形
画像集合を拡散／反射成分に変換する変換行列である。
成分のスケールに対応する。式(１)からわかるように、
鏡面反射成分とその係数f(ψ)との間には不定性がある
ため、一般性を失わず|Δ| = 1とできる。この結果、β
を定めると、ｒ2、つまりＷが式(１３)から定まり、β
を変化させながら拡散／鏡面反射成を推定し(式(８))、
相互の確率的独立性を相互情報量によって評価する。相
互情報量が最小となる点を拡散／鏡面反射成分の推定値
として採用する。相互情報量はデータの符号の反転に関
して不変であるから、βの探索範囲としては０からπの
範囲で良く、符号が反転した場合には、鏡面反射成分は
正であるという条件を用いて修正する。以上から、Ｗが
定まり、従って行列Ａ’が定まる。Ａ’の逆行列が矩形
画像集合を拡散／反射成分に変換する変換行列である。
【００１９】ステップ５において、変換行列を画像全体
に適用することにより、画像全体の拡散／鏡面反射成分
の分解ができる。図３に、分解した拡散／鏡面反射成分
の画像を例示する。
に適用することにより、画像全体の拡散／鏡面反射成分
の分解ができる。図３に、分解した拡散／鏡面反射成分
の画像を例示する。
【００２０】
【発明の効果】本発明は、拡散／鏡面反射両成分相互の
確率的独立性が高いという性質を利用して、拡散／鏡面
反射成分の分離を行なうことにより、一般的な光源等の
位置関係においても、ほぼ完全な両成分の分離を行うこ
とができるという効果を生じる。
確率的独立性が高いという性質を利用して、拡散／鏡面
反射成分の分離を行なうことにより、一般的な光源等の
位置関係においても、ほぼ完全な両成分の分離を行うこ
とができるという効果を生じる。
【図１】観測構成を例示する図である。
【図２】図１の観測構成により、偏光フィルタを回転さ
せることにより観測した様々な鏡面反射の強さを持つ複
数の画像を例示する図である。
せることにより観測した様々な鏡面反射の強さを持つ複
数の画像を例示する図である。
【図３】分解した拡散／鏡面反射成分の画像を例示する
例示する図である。
例示する図である。
【図４】本発明の処理ブロック図である。
Claims (1)
- 【請求項１】 偏光フィルタを回転させることにより、
様々な鏡面反射の強さを持つ観測対象の画像を複数観測
し、 この観測した複数の画像から、鏡面反射成分が多く含ま
れる部分を選択し、 得られた画像集合の矩形領域集合に対して特異値分解を
行ない、最大特異値とその次の大きさの特異値に対応す
る成分を選択し、 特異値分解を行った矩形画像集合を拡散／反射成分に変
換する変換行列を決定し、 この変換行列を画像全体に適用することにより、画像全
体の拡散／鏡面反射成分の分解をする、ことから成る拡
散および鏡面反射成分の分離方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000211131A JP3459981B2 (ja) | 2000-07-12 | 2000-07-12 | 拡散および鏡面反射成分の分離方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000211131A JP3459981B2 (ja) | 2000-07-12 | 2000-07-12 | 拡散および鏡面反射成分の分離方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002024818A true JP2002024818A (ja) | 2002-01-25 |
| JP3459981B2 JP3459981B2 (ja) | 2003-10-27 |
Family
ID=18707296
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000211131A Expired - Lifetime JP3459981B2 (ja) | 2000-07-12 | 2000-07-12 | 拡散および鏡面反射成分の分離方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3459981B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007029446A1 (ja) * | 2005-09-01 | 2007-03-15 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム |
| US7203362B2 (en) | 2004-07-26 | 2007-04-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program |
| WO2009019887A1 (ja) * | 2007-08-07 | 2009-02-12 | Panasonic Corporation | 画像処理装置および画像処理方法 |
| WO2009157129A1 (ja) * | 2008-06-26 | 2009-12-30 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置、画像分割プログラムおよび画像合成方法 |
| US7688363B2 (en) | 2006-05-29 | 2010-03-30 | Panasonic Corporation | Super-resolution device, super-resolution method, super-resolution program, and super-resolution system |
| US7737975B2 (en) | 2007-08-07 | 2010-06-15 | Panasonic Corporation | Normal vector information generating device and normal vector information generating method |
| WO2010074719A1 (en) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Eastman Kodak Company | Camera with rotating polarizing filter |
| US7792367B2 (en) | 2007-02-13 | 2010-09-07 | Panasonic Corporation | System, method and apparatus for image processing and image format |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107688244B (zh) * | 2017-10-10 | 2020-01-31 | 联想(北京)有限公司 | 一种成像系统以及成像方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0651921A (ja) * | 1992-01-14 | 1994-02-25 | Mitsubishi Electric Corp | 赤外線撮像装置 |
| JPH06187443A (ja) * | 1992-09-14 | 1994-07-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 反射成分を用いたカラー画像のハイライト領域抽出装置およびカラー画像変換装置 |
| JPH11175702A (ja) * | 1997-12-15 | 1999-07-02 | Toyota Motor Corp | 車両用ライン検出装置及び路上ライン検出方法並びにプログラムを記録した媒体 |
| JP2000315257A (ja) * | 1999-04-30 | 2000-11-14 | Shiseido Co Ltd | 皮膚状態の三次元画像生成方法 |
-
2000
- 2000-07-12 JP JP2000211131A patent/JP3459981B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0651921A (ja) * | 1992-01-14 | 1994-02-25 | Mitsubishi Electric Corp | 赤外線撮像装置 |
| JPH06187443A (ja) * | 1992-09-14 | 1994-07-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 反射成分を用いたカラー画像のハイライト領域抽出装置およびカラー画像変換装置 |
| JPH11175702A (ja) * | 1997-12-15 | 1999-07-02 | Toyota Motor Corp | 車両用ライン検出装置及び路上ライン検出方法並びにプログラムを記録した媒体 |
| JP2000315257A (ja) * | 1999-04-30 | 2000-11-14 | Shiseido Co Ltd | 皮膚状態の三次元画像生成方法 |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7203362B2 (en) | 2004-07-26 | 2007-04-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program |
| US7236630B2 (en) | 2004-07-26 | 2007-06-26 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program |
| WO2007029446A1 (ja) * | 2005-09-01 | 2007-03-15 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム |
| US7626585B2 (en) | 2005-09-01 | 2009-12-01 | Panasonic Corporation | Image processing method, image processor, and image processing program |
| US7893971B2 (en) | 2006-05-29 | 2011-02-22 | Panasonic Corporation | Light source estimation device that captures light source images when it is determined that the imaging device is not being used by the cameraman |
| US7688363B2 (en) | 2006-05-29 | 2010-03-30 | Panasonic Corporation | Super-resolution device, super-resolution method, super-resolution program, and super-resolution system |
| US7948622B2 (en) | 2007-02-13 | 2011-05-24 | Panasonic Corporation | System, method and apparatus for image processing and image format |
| US7792367B2 (en) | 2007-02-13 | 2010-09-07 | Panasonic Corporation | System, method and apparatus for image processing and image format |
| US7737975B2 (en) | 2007-08-07 | 2010-06-15 | Panasonic Corporation | Normal vector information generating device and normal vector information generating method |
| US7936944B2 (en) | 2007-08-07 | 2011-05-03 | Panasonic Corporation | Image processing device and image processing method |
| WO2009019887A1 (ja) * | 2007-08-07 | 2009-02-12 | Panasonic Corporation | 画像処理装置および画像処理方法 |
| JP4435865B2 (ja) * | 2008-06-26 | 2010-03-24 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置、画像分割プログラムおよび画像合成方法 |
| WO2009157129A1 (ja) * | 2008-06-26 | 2009-12-30 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置、画像分割プログラムおよび画像合成方法 |
| JPWO2009157129A1 (ja) * | 2008-06-26 | 2011-12-08 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置、画像分割プログラムおよび画像合成方法 |
| US8184194B2 (en) | 2008-06-26 | 2012-05-22 | Panasonic Corporation | Image processing apparatus, image division program and image synthesising method |
| CN102017601B (zh) * | 2008-06-26 | 2013-03-13 | 松下电器产业株式会社 | 图像处理装置及图像合成方法 |
| WO2010074719A1 (en) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Eastman Kodak Company | Camera with rotating polarizing filter |
| US8508646B2 (en) | 2008-12-22 | 2013-08-13 | Apple Inc. | Camera with internal polarizing filter |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3459981B2 (ja) | 2003-10-27 |
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