本論文は、様々な照明条件下で堅牢な環境認識が必須であるロボット工学の分野を中心に、画像処理における照明推定という重大な課題を取り上げている。従来のRGBヒストグラムやGIST技術者などの方法は、照明の変化に敏感であり、複雑な環境では失敗することがよくあります。本研究では,最適輸送理論に基づくワッサーシュタイン距離を利用して,画像の光源と光方向を推定する新しい方法を提示した。屋内シーン、モノクロ写真、夜間画像など、さまざまな画像の実験により、複雑な照明環境における従来の統計的方法よりも優れた性能で主要光源を検出し、方向を推定する効果を実証します.光源位置推定、画像品質評価、物体検出の向上などの応用性を提示し、将来の適応的なしきい値設定と勾配分析の統合により、精度を高め、実際の世界の照明問題に対するスケーラブルなソリューションを提供する研究を提案します。
