| 最終更新日：1999.9.8 |
Fillet Operations with Recursive Subdivision Surfaces |
Zheng XU（Dept.of Information and Computer Sciences, SAITAMA University） |
Recursively subdividing polyhedral networks, often called polyhedralsubdivision, has become one of the basic tools in Computer Aided Geometric Design(CAGD) for modeling complex surfaces.
In this paper, we propose a set of rules for making fillet operations on polyhedral networks.
The fillet operations are implemented by subdividing a polyhedral network one step with given sharpness of edges of the polyhedral network. After fillet operations, we tried two basic recursive subdivision methods Doo-Sabin and Catmull-Clark to generate surfaces.
Generally, the number of edges that meet at one vertex is no restriction and the sharpness of every edge can be different.
The fillet operations proposed here will strengthen the functions of Computer Graphics systems which use subdivision surfaces to model surfaces.
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地域パラメータを利用したNOAA AVHRR画像の雲域判定 |
李宇炯（東北大学大学院情報科学研究科博士課程） |
地球環境劣化の現状を把握するためにNOAA AVHRR画像を用いたの時系列解析は有効な方法である。地表面を観測する研究者にとって画像に含まれる雲域は邪魔な存在になっており、 NOAA AVHRR画像からの雲域抽出あるいは除去が最初に行う重要な画像処理である。SaundersらはAVHRR画像の可視と近赤外チャンネルを用いた雲域除去方法を報告している。この方法はヨーロッパでは有効であるが、極東地域に応用した場合に誤判定の問題が生じた。本研究では、チャンネル１の閾値が太陽高度に依存し、チャンネル４も地域に依存することに着目し、極東地域の過去２年間分のNOAA AVHRRデータを検定したところ、この地域では雲域以外の陸域および海域のチャンネル４画像の輝度分布はそれぞれガウス分布であることを棄却できない、という結果を得た。これを基にチャンネル４の閾値は、日々変化する入力画像で得られるチャンネル４の輝度値分布からガウス分布の平均値と標準偏差で表わすことができ、安定した結果を得ることができた。本方法から得られた雲域判定結果は専門家の判定と比較して10%以内の精度を示した。
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全天候型天空光モデルを用いた屋外景観画像の高精度高速表示法 |
金田和文（広島大学工学部） |
コンピュータグラフィックスを用いて建築物の設計評価を行うためには、様々な天候状態や視点位置から天空光を考慮した高精度な屋外景観画像を生成する必要があり、多くの計算時間がかかる。これを解決するため、天空光照度を級数展開することにより、高速に天空光照度を算出する手法が開発された。本論文では、この手法を拡張することにより、天候状態、太陽位置ならびに視点位置を変更した場合でも天空光を考慮した画像を高速に生成する手法を提案する。提案手法では、天空輝度分布に依存しない基本照度データを記憶することにより、インタラクティブな視点位置の変更を可能とした。また、輝度の急激に変化する部分で面を初期分割することにより、比較的少ないパッチ数で精度の良い画像を生成可能である。さらに、晴天から曇天までの様々な天候状態の下での天空スペクトル分布を考慮した景観画像を生成することが可能である。提案手法を用いて建築物を含む景観画像を作成し、その有用性を示す。
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織目の表面構造に注目した反射モデルによる織布質感表現手法 |
呉 寧（名古屋大学大学院人間情報学研究科） |
衣服デザインや車両、建築の内観シミュレーション、バーチャル環境のキャラクタアニメーションにおいて、織物の精密表現は重要である。本文は布の異方性反射モデルを拡張し、織物組織と布表面の粗さも表現できる布の織り目モデルを提案する。 このモデルを応用して、平織り、斜文などの布を表現した。さらにモデルにランダム性を取り込んで、ジーンズ風、シルク風の織物も表現し、このモデルの有効性と拡張性を示した。またこのモデルに基づいて、パラメータの自動測定法を試みた結果について述べる。
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ＣＧのための樹木の根と地上部の統合的生長モデル |
大志田憲（岩手大学工学部情報工学科） |
コンピュータグラフィックス（ＣＧ）による樹木のモデリング法に関する研究，特に生長モデルの開発はとりわけ活発に研究が行われてきた分野のひとつである．しかしながら，樹木の地下部である根の生長モデルについての報告は非常に少なく，さらに地上部との相互作用まで考慮した生長モデルは提案されていない．根は植物体の固着と地中からの養水分を吸収する器官で，地上部の生長に密接な関係を持ち，樹形に及ぼす影響は大きい．本論文では，まず根の生長モデルを提案し，次に，この“地下部”の生長モデルを既提案の樹木の“地上部”の生長モデルとを連携させた，すなわち地上部−地下部の相互作用を考慮した統合的な生長モデルを提案する．この統合的な樹木の生長モデルは，盆栽，ガーデニング，および庭園設計などをテーマとした，シミュレーション型のアミューズメントシステム，プレゼン支援システム，および教育支援システムなどに応用を持つ．
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A New Bilevel Thresholding Method Based on Morphology and Fourth Central Moment |
Yuehu LIU （Ozawa Lab., Department of Information & Computer Science Faculty of Science and Technology, Keio University） |
In this paper, we propose a new thresholding method, which is based on the morphological operations and the fourth central moment criterion. The proposed method consists of the following four steps in series processing: (1) evaluating the background offset with the morphological closing or opening operations; (2) reconstructing the image by subtracting the background offset from the original one; (3)tri-level thresholding the reconstructed image according to the fourth central moment criterion; and (4) bi-level thresholding the tri-level resulted image in terms of the local averaged gray levels.
Experiments on text analysis under various non-uniform background illuminations show very good performance for extracting words from the background. Moreover, contrast experiments with Yanowitz-Bruckstein's method and Otsu algorithm are also presented.
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A New Multiple Gradient Constraints Method to Compute Optical Flow |
Yang Chunke（Department of Intelligence Systems and Information Science |
Optical flow estimation for motion image sequence has been widely known as one of the most fundamental problem to the motion image analysis. Many methods have been proposed for computing optical flow; among them, gradient-based methods are the best known and most used.
In this paper, we proposed a new method to compute optical flow by applying multiple gradient constraints to a set of image pixels within a given neighborhood. The new method consisted of two phases; namely, phase of unreliable constraint elimination and phase of weighted local optimization. The first phase is intended to improve the accuracy of estimation of optical flow by eliminating unreliable constraints and the second phase is to compute optical flow within a given local neighborhood by exploiting computational efficient least-squares optimization. Comparing to other commonly used gradient-based method our proposed method is able to provide more reliable estimation without reducing optical flow density.
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１次元フローに基づく高速なパノラマ画像の生成 |
星野 准一（セコムIS研究所 画像情報処理研究室） |
本稿では，１次元フローの推定に基づく高速なパノラマ画像生成法を提案する．本手法では，入力画像間のアフィン変換パラメータを推定する際に，最適化の方向をx方向あるいはy方向に制限して画像間の動きベクトルの近似解（１次元フロー）を求める．そして，１次元フローよりアフィン変換パラメータの最小２乗推定を行う．更に，最小２乗推定を，x方向，y方向に交互に適用することにより，アフィンパラメータ推定の精度を逐次的に高める．本手法をパソコン上に実装して各種の評価実験を行い，準実時間でパノラマ画像を生成できることを確認した．
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視覚的群化要因に基づくGAを用いた高速な曲線抽出 |
斉藤文彦 （岩手県立大学ソフトウェア情報学部） |
画像内に存在する大局的な曲線を抽出することは，画像認識における重要な処理である．曲線が不連続であり，周辺にノイズ点を含む場合，画像の局所的な情報から，視覚的な連続曲線を抽出することは困難である．一方，画像の全域的な情報を用いて曲線を抽出する場合は，曲線を構成する候補点の組合せ総数が膨大となるため，最適解の発見が困難となる．本論文では，不連続な曲線とノイズ点を含む画像から，遺伝的アルゴリズムを用いて，曲線を構成する最適な候補点を選択し，視覚的な連続曲線を抽出する手法を提案する．画像内から選択した候補点群の中から，群化要因に基づいて，曲線の端点候補の抽出処理と各候補点間の連結処理を行う．これらの処理によって，従来の遺伝的アルゴリズムを用いた曲線抽出手法と比較して，約20倍の高速化が実現できることを示す．
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MBONE技術を利用した日本‐チリ間のマルチメディア情報のパケット伝送特性について |
C.Collao（早稲田大学国際情報通信研究センター） |
本文は，日本‐チリ間の国際長距離区間をMBONEにより接続し，マルチメディア通信システム実験を行い，既存インターネットアプリケーションを用いて伝送されるリアルタイム情報の伝送品質について述べるものである．最初に，構築したシステムのハードウェアおよびソフトウェア等のシステム構成について述べ．ついで早稲田大学，チリ大学およびNTT研究所との間のMBONE技術を用いたシステムの構成法，オーディオビジュアル情報の伝送実験結果を通信パラメータ，パケットロスおよび品質との観点から論じたものである．
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