es , ed Multi-band Camera Wavelength Color filters Wavelength (a) Multi-band imaging Multi-illuminated Camera ks , kd Angle Angle (b) Multi-illumination imaging 図１ 偏角分光画像法 (a)マルチバンドイメージング，(b)偏角イメージング 60 3 50 4 5 40 3 3 30 6 20 10 0 400 450 500 550 600 650 Wavelength (nm) 図２ マルチバンド画像システムの総合分光感度 700 (a) Original (a) original image Wiener method (b)(c) Wiener method (b) Low-dimensional approximation method (d) 1st~2nd order multiple (c) Multiple regression method regression method with higher order terms 図３ マルチバンド画像を用いた油絵の具の推定結果の比較 Illumination 図４ 二色性反射モデル Scanning the object's 3D shape Illumination Object Pre-processing Camera optimization Optimization process Illumination optimization Camera Update evaluation functions Gonio-spectral imaging methods Taking images Verification of measurement results Valid Invalid Finish measurement 図５ 照明位置・カメラ位置の最適化処理の流れ Illumination Multi-band filter Object Robot system 3D scanner 図６ 自動撮影システム 図７ 周囲環境の影響を考慮したレンダリング結果 Illuminant Rendering (CG) Image Eye→Brain →Evaluation Reflection Modeling (CG) Material Digital trial piece Process Feedback 図８ 質感工学とコンピュータグラフィックス Illuminant Rendering (CG) Image Eye→Brain →Evaluation Reflection Modeling (CG) Inverse rendering Inverse modeling Material Digital Trial piece Process Feedback 図９ 質感工学とコンピュータビジョン Difference of viewing devices, environmental illuminant Illuminant Network Rendering (CG) Image Reflection Modeling (CG) Material Digital trial piece Real trial piece Process Feedback 図１０ 質感再現とコンピュータネットワーク Eye ↓ Brain ↓ Evaluation 図１９ 画像提示処理の流れ 図２０ ARToolKitを用いたマーカの位置・姿勢推定（参考文献[27]より抜粋） 図２１ 実験ジオメトリ 図２２ キャリブレーションに用いた立方体 図２３ グレイコード投影画像の例 図２４ 画像生成結果 図２５ 画像提示実験環境 図２６ 画像提示実験結果
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