質感のつどい, 2016年11⽉30⽇，千葉⼤学

画像情報に基づく物体の質感解析

富永昌治
千葉大学 融合科学研究科

Outline
画像に基づく物体の質感計測・表現・解析・生成に向けて
1. 基礎
2. 色名を用いた質感や見えの表現
3. 絵画の質感計測と再現
4. 蛍光物体の見え解析と再現

1. 基礎画像から物体の材質判定が可能か？
• 我々は多様な質感を視覚を通して現実世界を実感している．
• 我々は生存に必要不可欠な質感の情報を得るとともに，その物体を評価して価値を決めている．
例えば伝統工芸の漆器の魅力はどこにあるのか．
その質感を合成樹脂といった他の素材で実現できないか．
現実には，本物と贋物を見た目で区別できないことが多い• 画像（視覚情報）から材質判定がどこまで可能か？

漆器の質感画像生成の過程
質感
つや感，光沢感
マット感，金属感
高級感，粗さ感

光源

物体大脳
多次元
視覚系

3次元分光分布

分光反射率

色信号

分光感度

材質の見えと反射モデル

2色性反射モデル

Type I
標準Type II

Type III色度軌跡による材質分類
Green clothy
Blue plastic

Brass plateLightx

2．色名を用いた質感や見えの表現

色名表現の有用性• 色名表現は色知覚の高次の表現方法といえる．
• 人は日常生活において色知覚を表現する際，数値や座標ではなく，色名を使用している．
• 色名表現は直感的な見えの表現方法といえる．
• 画像分割，見えの表現，色の編集等に有効に応用される．

G.Menegaz et al., 2007

物体の見えの表現
Color Naming Experiments Using2D and 3D Rendered Samples,
M. Tanaka et al., Color Research and Application, 2014

Color Naming研究
The anthropological study by Berlin and Kay, 1969
• They suggested that most languages used in the world havethe common system for fundamental color specification.
• They claimed that there were 11 basic color terms found inany human language.
• This theory is widely verified and supported by manystudies (P.Kay et al., 1978, R.M.Boynton et al.,1987 etc.).

Basic color terms (基本色名），１１色{white, black, red, green, yellow, blue, brown,purple, pink, orange, grey}日本人を対象とした色彩語彙の調査と分析
富永，現代色彩語彙の調査と分析，日本色彩学会誌，1991
小野，他，現代日本人を対象とした色彩語彙の調査と分析，
日本色彩学会誌，2010• 色見本（color sample)を用いないで，想起色名の調査• 20年間以上にわたり,2000人以上に対する調査• 基本色名を重要度の応じて2レベル（基本，絶対）• 同意義語の処理，橙とオレンジ，桃とピンク，灰と鼠とグレー• 性別，年齢別による語彙の分析

調査解析結果
Color vocabulary in the levels of importanceTop 20 color names in basic color terms

Berlin & Kay’s basic color terms
Basic color terms of modern Japanese

解析結果• BerlinとKayのBasicColor Termsの11色は日本語の基本的な色名として，やはり最も重要なクラスといえる。しかし，これらが他と比べて特別重要視されてるわけではない．
• Basic ColorTermsに金，銀，黄緑，水を加えた15色の集合がむしろ安定した基本的色名のクラスを形成する．
• 基本色名：赤，青，白，黒，緑，黄，茶，ピンク，オレンジ，紫，灰，金，銀，水，黄緑

類似研究
Prof. Angela Brown (The Ohio State University)
日本人対象で，色見本を使用した調査
Berlin & Kay (11 color names)+
Yellow-green (抹茶）
+Mizu（水）２．絵画の質感計測と再現

Is spectral information sufficient?
The digital archiving should be based on bothshape information for describing surface geometries andspectral information for color reproduction.

Oil painting including surface specularity and roughness

Procedure for Digital Archiving
1. Acquisition

3. Rendering

2. Analysis
Spectral reflectanceestimation

Surface shapeestimation

Surface reflection
model

Data compression

3D image renderingReflection of Painting Material

Light reflection model for oil paintingImage Analysis
OriginalDiffuse component

Specular component=+Spectral reflectance
Surface normal vector

Specular reflection
parameters

Surface Normal Estimate

Oil painting: Flowers

Surface normal estimate

3069x4363
Resolution:39.7μm/pix

Direct measurement

Estimation error: 13.9°

Spectral Reflectance Estimates

Rendering Results

Rendered images

Real painting

Application to Watercolor Painting• Watercolor paints easily soak into the paper.
• Little specular reflection.
• Rough surface of the paper, not by paints.

４．蛍光物体の見え解析と再現

背景• 蛍光によって，元の物体色よりもより明るく，鮮やかに見え る
質感向上効果は知られている．
• 蛍光物体は反射と発光特性を有し，両者の特性は２次元のDonaldson行列にまとめられる．
• 従来，Donaldson行列を求めるために，２つのモノクロメータが必要で、高価な設備と長時間計測が必要とした．

Bispectral Radiance Factor
Bispectral characteristics are summarized as a Donaldon matrix

Reflected radiancefactorOff-diagonal:
Luminescent radiancefactorR. Donaldson, British J. of Applied Physics, Vol.5, pp.210-214, 1954.

ドナルドソン行列の推定
S. Tominaga, K. Hirai, and T. Horiuchi,
Estimation of bispectral Donaldson matrices of fluorescent objects
by using two illuminant projections, JOSA-A, 2015.

Light sources

ObjectCamera見えの分解と生成
The observed image y under illuminant e is predicted asy  De
D: Donaldson matrix
The image is decomposed into the reflection component andthe luminescent component.

y  De  D R e  D L e

Observed images of fluorescent samples

Captured image under incandescent lamp

Captured image under artificial sun lamp

Component images

A
Diffuse reflection component

Sun

Fluorescent emission component

Reconstruction resultsおわりに画像に基づく物体の質感計測・表現・解析・生成に向けて
基礎，色名表現，絵画質感，蛍光見え解析•

視覚情報から物体の見えを解析・再現•

新たな質感の創造へ
新たな材質開発，表面加工技術，塗料・塗装，布＝＞産業界（車，美術工芸，化粧品，．．．）