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Integration of graph signal processing and hyperspectral image processing

Research Project

Project/Area Number 21K21312
Research Category

Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section 1002:Human informatics, applied informatics and related fields
Research InstitutionTokyo Institute of Technology

Principal Investigator

Takeyama Saori  東京工業大学, 工学院, 助教 (30909370)

Project Period (FY) 2021-08-30 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywordsハイパースペクトル画像処理 / グラフ信号処理 / ワンショットHSイメージング
Outline of Research at the Start

高解像度な空間・波長情報を持つハイパースペクトル画像(HS画像)をワンショットで撮影するための効果的な計測方法・再構成方法の検討を行う.ワンショット撮影を実現するために,HS画像が持つ膨大な情報を1%未満に圧縮する必要があり,このような観測からどのように再構成するか,という点が重要な課題である.本研究では,HS画像が持つ本質的構造を表すグラフの生成を行い,その構造情報を効果的に利用することで圧縮された観測情報からの再構成を実現する.また,計算量の解析を行い,実際のイメージングシステムでの検証実験も行う.

Outline of Final Research Achievements

To adopt graph signal processing into hyperspectral (HS) imaging, we deeply analyzed the prior knowledge on HS images. Thanks to effective evaluation of spatial architecture, our proposed method can estimate an HS image with high spatial and spectral resolution. From the results, we can see the spatial architecture helps to improve the performance for HS image restoration, so we tried to construct the methodology of spatial architecture into the graph representation for HS image restoration.
Then, we proposed a new hyperspectral imaging framework near by real imaging systems. As a result, we showed the problem can be resolved by the suitable evaluation of apriori knowledge on HS images.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ハイパースペクトル画像(HSI)が持つ物体固有の情報は,地球表面での異常検出に役立っており,医療や農業などのあらゆる分野が抱える課題解決に対しても重要な役割を果たすと注目されている.しかし,HSIは空間解像度が低いという問題がある.本課題では,撮影対象の空間的構造を適切に評価することで,観測の際に犠牲になっていた空間解像度を効果的に推定しており,波長情報の歪みの少ない高精細なハイパースペクトル画像の再構成を可能とした.これにより,今まで空間解像度の低さから適用を見送っていた諸分野に対してHSI利用が可能になり,様々な技術の発展に貢献すると期待される.

Report

(3 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2022 2021

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Robust Hyperspectral Image Fusion With Simultaneous Guide Image Denoising via Constrained Convex Optimization2022

    • Author(s)
      Takeyama Saori、Ono Shunsuke
    • Journal Title

      IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

      Volume: 60 Pages: 1-18

    • DOI

      10.1109/tgrs.2022.3224480

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] ガウシアン-スパース混合ノイズを考慮したハイパースペクトルパンシャープニング2022

    • Author(s)
      武山彩織,小野峻佑
    • Organizer
      電子情報通信学会第36回信号処理シンポジウム
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 空間-波長正則化を用いたハイパースペクトル画像復元2022

    • Author(s)
      武山彩織, 山口雅浩
    • Organizer
      新画像システム・情報フォトニクス研究討論会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 空間-波長正則化に基づくハイパースペクトル画像のポアソン性ノイズ除去2021

    • Author(s)
      武山 彩織, 小野 峻佑
    • Organizer
      電子情報通信学会第36回信号処理シンポジウム論文集
    • Related Report
      2021 Research-status Report

URL: 

Published: 2021-10-22   Modified: 2024-01-30  

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