【連載】

機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ

32 見えないものを観る(2) - 絵画の下書きを観る

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今回は、絵画の下に隠された下書きを観ることができる技術をご紹介します。この技術を使うと、図1のように油絵の下に隠された下書き、古代文書の文字の読み取りに利用することができます。これらは、実際に表面を削ることができないので、物を壊さずして内側の層を観る技術が必要になります。

図1 応用例

概要

この技術は、図2の通り表面の油絵の層と、その下の層の絵を分離し復元することが目的です。絵を分離・復元するために、プロジェクタで格子状のパターンを複数照射し、撮像した画像をコンピュータで処理することで表面の層(油絵)と下の層(下書き)を分離します。

図2 概要

ここで、カメラで撮像した画像は、表面の層にある係数を掛けたものと、下の層にある係数を掛けたものを足し合わせたもので表されると定式化します。2つの異なる格子パターンを照射して、2枚の画像を撮影した場合、2つの式が得られることになります(図3)。

未知の変数は、表面の層(Top layer)と下の層(Inner layer)の2つなので、これを連立方程式として解いてあげると、表面の層の画像と下の層の画像を分離できるわけです(図4)。

図3 定式化の概要

図4

結果

この技術を使うと、図5のように油絵の下の下書き、油絵の下のSignature、重なった紙の内側の文字の読み取り、壁画の内側の層の復元ができます。このような技術があれば、デザイン的に見えなくしておきたい2次元バーコードなどを隠しておくことや、偽造することがより難しい紙幣やチケットなどを作ることができるかもしれませんね。詳しく知りたい方は、参考文献を読んで見てください。

図5 結果

参考文献

[1] T. Tanaka, Y. Mukaigawa, H. Kubo, Y. Matsushita, Y. Yagi, "Recovering Inner Slices of Translucent Objects by Multi-frequency Illumination", Proc. CVPR2015, June 2015.

著者プロフィール

樋口未来(ひぐち・みらい)
日立製作所 日立研究所に入社後、自動車向けステレオカメラ、監視カメラの研究開発に従事。2011年から1年間、米国カーネギーメロン大学にて客員研究員としてカメラキャリブレーション技術の研究に携わる。

日立製作所を退職後、2016年6月にグローバルウォーカーズ株式会社を設立し、CTOとして画像/映像コンテンツ×テクノロジーをテーマにコンピュータビジョン、機械学習の研究開発に従事している。また、東京大学大学院博士課程に在学し、一人称視点映像(First-person vision, Egocentric vision)の解析に関する研究を行っている。具体的には、頭部に装着したカメラで撮影した一人称視点映像を用いて、人と人のインタラクション時の非言語コミュニケーション(うなずき等)を観測し、機械学習の枠組みでカメラ装着者がどのような人物かを推定する技術の研究に取り組んでいる。

専門:コンピュータビジョン、機械学習

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インデックス

連載目次
第41回 領域分割(4) – CNNによるSemantic Image Segmentation
第40回 ハードウェアの基礎知識(4) - GPGPU
第39回 ハードウェアの基礎知識(3) - レンズ
第38回 ハードウェアの基礎知識 (2) - 電子シャッター
第37回 コンピュータビジョン分野で活躍する企業・フリーランサー インタビュー(3)
第36回 領域分割(3) - CRFを用いたSemantic Image Segmentation
第35回 領域分割(2) - Mean Shift法を用いたImage Segmentation
第34回 領域分割(1) - 概要編
第33回 見えないものを観る(3) - 目に見えない光「赤外線」を観る
第32回 見えないものを観る(2) - 絵画の下書きを観る
第31回 見えないものを観る(1) - 映像から音を復元する
第30回 動く人・物を追跡する(4) - OpenCVのトラッキング手法(後編)
第29回 動く人・物を追跡する(3) - OpenCVのトラッキング手法(中編)
第28回 動く人・物を追跡する(2) - OpenCVのトラッキング手法(前編)
第27回 動く人・物を追跡する(1) - OpenCVによるトラッキング
第26回 インターネット上の画像群からTime-lapse映像を自動生成する手法の概要
第25回 一人称視点(3) - Social Saliency
第24回 一人称視点(2) - Social Interaction
第23回 一人称視点(1) - 概要
第22回 行動認識(3) - Two-stream ConvNets
第21回 行動認識(2) - 動きの特徴量(HOF、MBH)
第20回 行動認識(1) - Dense Trajectories
第19回 視線計測(3) - カメラのみを用いた視線計測
第18回 視線計測(2) - 近赤外の点光源を用いた視線計測
第17回 視線計測(1) - 導入編
第16回 コンピュータビジョン分野における機械学習(4) - Deep Learning
第15回 コンピュータビジョン分野における機械学習(3) - 識別器
第14回 コンピュータビジョン分野における機械学習(2) - 顔検出・人検出
第13回 コンピュータビジョン分野における機械学習(1) - 導入編
第12回 コンピュータビジョン分野の市場分析(1) - 自動車編
第11回 コンピュータビジョン分野で活躍する企業・フリーランサー インタビュー(2)
第10回 カメラを用いた3次元計測(4) - Structure from Motion
第9回 カメラを用いた3次元計測(3) - サブピクセル推定
第8回 カメラを用いた3次元計測(2) - ステレオカメラ
第7回 コンピュータビジョン分野で活躍する企業・フリーランサー インタビュー(1)
第6回 カメラを用いた3次元計測(1)
第5回 意外と知らないカメラキャリブレーション
第4回 ハードウェアの基礎知識
第3回 コンピュータビジョンの要素技術と応用範囲(後編)
第2回 コンピュータビジョンの要素技術と応用範囲(前編)
第1回 普及期に入ったコンピュータビジョン

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