• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Vector pixel imaging for high-speed and high-resolution imaging

Research Project

Project/Area Number 22K18803
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
Research InstitutionChiba University

Principal Investigator

Tomoyoshi Shimobaba  千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (20360563)

Project Period (FY) 2022-06-30 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords計測 / 位相回復 / ラインセンサ / 深層学習 / ワンショット計測 / イメージング
Outline of Research at the Start

本研究は2つのベクトルピクセルイメージング技術を開発する.撮像素子には受光素子が並べられたラインセンサを使用する.前者の研究では,複数回のパターン投影をすることで大画素数の撮影かつ高速撮影が可能なイメージング技術を開発する.後者の研究では,パターン投影を必要としないワンショットで撮影可能なベクトルセンサイメージングを開発する.この研究では,1次元の計測データと正解画像をマッピングするニューラルネットワークを開発する.

Outline of Final Research Achievements

In this research project, we developed a vector sensing imaging system that can capture images in a single shot without the need for pattern projection. In this research, a neural network was developed to map one-dimensional measurement data to a correct image. The optical system consists of an imaging object, a diffuser that diffuses the object light, and a line sensor.
It was shown that the amplitude of the object can be inferred from the 1D diffuse measurement data. In the final year, we changed the configuration of the neural network and showed that complex amplitude measurement (simultaneous measurement of amplitude and phase) of an object is possible. In both cases, the object information could be recovered in a single shot.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究はベクトルピクセルイメージングを開発した.撮像素子には受光素子が並べられたラインセンサを使用する.CCDやCMOSカメラは高解像度撮影を得意とするが,幅広い波長帯や低光量環境下での撮影は苦手とする.シングルピクセルイメージングはその逆の特性となる.提案手法(ベクトルピクセルイメージング)は,大画素数の撮影かつ高速撮影が可能であり,ラインセンサの特性から,幅広い波長帯や低光量環境下での撮影も可能となる.この提案手法は複数回のパターン投影を必要とする.提案手法は,従来のイメージングデバイス(CCDやCMOSカメラ)とシングルピクセルイメージングの両方の利点を有する.

Report

(3 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (2 results)

  • [Journal Article] Complex amplitude recovery using non-scanning line sensor imaging with deep learning2024

    • Author(s)
      Koki Kawamoto, Harutaka Shiomi, Tomoyoshi Ito, Tomoyoshi Shimobaba
    • Journal Title

      Optics and Lasers in Engineering

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Vector sensor imaging2023

    • Author(s)
      Kawamoto Koki、Shiomi Harutaka、Ito Tomoyoshi、Kakue Takashi、Shimobaba Tomoyoshi
    • Journal Title

      Optics and Lasers in Engineering

      Volume: 162 Pages: 107439-107439

    • DOI

      10.1016/j.optlaseng.2022.107439

    • Related Report
      2023 Annual Research Report 2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Single-pixel imaging for edge images using deep neural networks2022

    • Author(s)
      Ikuo Hoshi, Masaki Takehana, Tomoyoshi Shimobaba, Takashi Kakue, Tomoyoshi Ito
    • Journal Title

      Applied Optics

      Volume: 61 Issue: 26 Pages: 7793-7797

    • DOI

      10.1364/ao.468100

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 非負値行列因子分解を用いたシングルピクセルイメージングにおけるマスクパターン数削減2023

    • Author(s)
      鹿村卓司, 下馬場朋禄, 伊藤智義
    • Organizer
      Optics & Photonics Japan 2023 (OPJ2023)
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] リニアイメージセンサと深層学習を用いた物体識別とイメージング2022

    • Author(s)
      川本航旗, 下馬場朋禄, 塩見日隆, 角江崇, 伊藤智義
    • Organizer
      3次元画像コンファレンス2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-07-05   Modified: 2025-01-30  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi