| Project/Area Number |
19K20300
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
Uruma Kazunori 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (50801180)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 信号値復元 / 信号圧縮 / 信号処理 / 画像復元 / 画像補正技術 / 深層学習 / 数理最適化 / 画像符号化 / センシング技術 / 画像復元技術 / スパース信号処理 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、RGB画像・深度画像・温度・赤外など、多種の画像を相互に用いた画像復元技術の構築により、低コストかつ高性能な無人観測ロボットの実現を目指す。カラリゼーションやインペインティング、超解像といった既存の画像復元技術の知見を発展させ、多チャネル劣化動画像群同時復元技術の構築の構築を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
Aiming to construct a simultaneous restoration technique for multi-channel degraded signals to realize low-cost and high-performance unmanned observation robots, I am studying restoration algorithms using of the relationship between each channel. I proposed a highly accurate video restoration technique by combining a new modeling method based on a multilayer graph representation of images and deep learning. I also proposed a denoising method for various signals with high performance.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
災害現場や畜産産業をはじめとして、無人の観測ロボットが様々な場面で利用されており、本研究の成果はそういった利用場面において、その観測ロボットの低コスト化および高性能化を促すものである。この点が研究成果の社会的意義であると言える。また、縦横に画素が並んでいる従来の画像表現とは異なり、多層のグラフ信号としての画像表現を用いた画像復元手法を提案しており、新しい画像の表現方法として、学術的な意義があると言える。
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