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REALAPS-omniを利用した全方位画像による視環境評価技術について

Tarosa
August 27, 2019

 REALAPS-omniを利用した全方位画像による視環境評価技術について

VTLが提供する視環境評価ツールREALAPS-omniと関連ツールの説明と、視環境評価技術の説明を行なった資料です。

Tarosa

August 27, 2019
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Transcript

  1. REALAPS-omniを利用した全方位画
    像による視環境評価技術について
    (株)ビジュアル・テクノロジー研究所
    山本三七男

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  2. ・VTL(ビジュアル・テクノロジー研究所)の紹介
    ・自己紹介
    ・技術の紹介
    画像解析による視環境評価とは
    リアル・アピアランス画像の説明
    グレアの推定について
    明るさ知覚の推定について
    ・REALAPS-omni関連アプリの紹介
    ・デモンストレーション
    Radianceシミュレーション結果の解析
    RICOH THETA画像を用いた解析
    目次

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  3. VTLの紹介
    画像から「どう見えるか」を判断する
    視環境設計・制御を提案する。
    詳細はホームページを見てください。 http://vtl.co.jp/

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  4. 自己紹介
    社員はリモートで仕事をしています
    私は実家のある和歌山県有田市 在住

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  5. 画像解析による視環境評価とは

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  6. フォーカルとアンビエント
    フォーカル ビジョン
    中心視を用いて,見ようとする対象を意図的に見ること
    アンビエント ビジョン
    景色を見まわしたときに,様々なものが自然に目に
    入ってきたり,視対象の周辺にあるものが自然に目に
    入ってきたりするときの見え方

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  7. フォーカル視環境
    としての評価
    アンビエント視環境
    としての評価
    • 視対象サイズ
    • 視対象輝度(測光色)
    • 背景輝度(測光色)
    ある部分の局所的な見え方 画像の絵としての見え方
    • コントラストの画像分布(図)
    • 平均的な輝度・色度値
    必要な評価
    パラメータ
    必要な評価
    パラメータ
    視環境を評価する側面

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  8. 実空間の輝度分布

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  9. 輝度(色度)画像を測定している
    Camera records a tristimulus color image.

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  10. 輝度・色度計(luminous color meter)
    色度も出力
    色度:厳密な色情報
    (x= 0.23 , y= 0.31)

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  11. 外部環境が見える仕組み

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  12. リアル・アピアランス画像の説明

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  13. 外部環境が見える仕組み

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  14. 「外部環境からの光」と透明スクリーン
    透明スクリーン

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  15. 透明スクリーンからディスプレイへ
    ディスプレイ

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  16. 正確な測光色画像(輝度・色度画像)が得られてい
    れば,その画像データから,明示的なアルゴリズム
    で生成された測光色画像をディスプレイに表示する
    ことで,実環境の視覚的体験を近似的に再現できる.
    リアル・アピアランス画像

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  17. 統合コントラスト画像とリアルアピアランス画像




















    分解
    コントラスト画像
    コントラスト画像
    コントラスト画像
    細かい変化を抽出
    粗い変化を抽出
    細かい輝度変化
    粗い輝度変化
    近似画像
    合成
    ×係数












    合成

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  18. リアル・アピアランス画像の変換パラメータの効果
    写真の露出に対応
    係数の効果

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  19. グレアの推定について

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  20. グレア評価はUGRのモデル式を利用
    (PGSVなども同様に利用できる)
    UGR = 8*log10( 0.25/Lb * Ls^2 * ω / P^2)
    Ls:グレア源輝度、Lb:背景輝度、ω:光源サイズ(立体角)、P:ポジションインデックス
    P=1とし,グレア源を見た時のUGRを推定

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  21. UGRの評価スケール
    28→ひどすぎる
    22→不快
    16→気になる
    10→感じ始める

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  22. 高輝度部分がオーバーフローしていないであることが必要

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  23. maxUGR=14.51
    視角3deg(立体角約0.00215sr)のグレア源を検出すると,正
    面の角から左二つ目の反射がグレア源と検出され,気にな
    るレベルであることが分かる

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  24. maxUGR=20.87
    視角6deg(立体角約0.0085sr)のグレア源を検出すると,正
    面の角から左二つ目の反射がグレア源と検出され,不快な
    レベルであることが分かる

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  25. 不快なレベルのグレア光源

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  26. 明るさ知覚の推定について

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  27. 輝度画像から明るさ画像への変換













    ウェーブ
    レット分解
    輝度変化画像
    輝度変化画像
    輝度変化画像
    細かい変化を抽出
    粗い変化を抽出
    細かい輝度変化
    粗い輝度変化
    ×係数
    ×係数
    ×係数
    ウェーブ
    レット合成
    近似画像 ×係数
    実験より求めた
    人の明るさに対
    応した感度
    ※全方位画像ではコントラストにかかる係数を
    一定としている

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  28. 20cd/ ㎡ 20cd/ ㎡
    20cd/ ㎡

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  29. 輝度画像
    (距離6mから3mのスクリーンを見る→28度)
    (28deg/910pixel=0.03 deg/pixel)
    0.05
    0.1
    1
    10
    100
    1000
    10000
    100 200 300 400 500 600 700 800 900
    100
    200
    300
    400
    500
    600

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  30. 対比の効果を入れる→明るさ画像
    中央平均値 7.35 5.99
    非常に明るい
    明るい
    やや明るい
    どちらでもない
    やや暗い
    暗い
    とても暗い

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  31. 全方位明るさ画像

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  32. 明るさ検討画像から
    (空間全体の)明るさ感推定値を算出
    ※立体角を反映した値となっている.

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  33. E(明るさ感推定値)=152.36 + 144 * R
    (B領域の面積-D領域の面積)
    (D領域の面積+N領域の面積+B領域の面積)
    R=
    ⚫ 4以下の値をもつ領域: 暗い色であると判断され,明るさ感には影響しない
    ⚫ 4~6.5の値をもつ領域: 薄暗く見え,明るさ感を低下させる(D:Dark領域)
    ⚫ 6.5~7.5の値をもつ領域: 明るくも暗くもなく見え,明るさ感に特に影響を与えない
    (N: Nutral領域)
    ⚫ 7.5~9の値をもつ領域: 明るく見え,明るさ感を向上させる(B: Bright領域)
    ⚫ 9以上の値をもつ領域: 光源と判断され,明るさ感には影響しない
    明るさ感推定値はNB値の面積割合

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  34. REALAPS-omni関連アプリの紹介
    • REALAPS-omni
    全方位画像を用いた明るさ解析
    • REALAPS-U-omni
    全方位画像を用いた眼前照度及びグレア解析
    • REALAPS-U-com
    輝度画像の合成解析
    シミュレーションデータの全方位画像合成

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  35. REALAPS-omniの紹介
    全方位の輝度画像、明るさ画像、明るさ検討画像を用いた明るさ知覚推定ができます。

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  36. REALAPS-omniの紹介
    RICOH THETA画像から測光色画像データの作製

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  37. REALAPS-U-omniの紹介
    全方位輝度画像データを用いたて、全視野眼前照度、指定範囲の眼前照度の測定が
    できます。

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  38. REALAPS-U-omniの紹介
    全方位画像を用いて、視線方向を切り替えた全視野眼前照度、指定範囲の眼前照度
    の測定ができます。

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  39. REALAPS-U-omniの紹介
    全方位画像から切り替えた視線方向に見える画像から、光源サイズ別のUGR代表値、
    等価グレア源輝度、等価背景輝度を測定することができます。

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  40. REALAPS-U-comの紹介
    光源の異なる輝度画像データを合成して、1つの輝度画像を作成することができます。
    合成時に輝度値を変化させることにより、光源の影響を変えることができます。

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  41. REALAPS-U-comの紹介
    Radianceが計算した‘angular fisheye distortion’のHDRデータを合成して、全方位画像
    データを生成することができます。

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  42. REALAPS-U-comの紹介
    Radianceが計算した‘angular fisheye distortion’のHDRデータを合成して、全方位画像
    データを生成することができます。

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  43. デモを行います

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  44. ご清聴ありがとうございました

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