| Project/Area Number |
23K16898
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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 | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
武山 彩織 東京工業大学, 工学院, 助教 (30909370)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ハイパースペクトル画像処理 / 高解像度化 / 圧縮センシング再構成 |
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| Outline of Research at the Start |
ハイパースペクトル(HS)画像の波長帯域・分解能を調整可能なシステムの構築を行う．これまでのHSイメージングシステムでは波長分解能・波長帯域がシステム依存である一方，利用目的によって適切な波長帯域や波長分解能が異なる．そのため，目的に応じてシステムを新たに構築する必要があり，製造コストが高く容易に利用できないという課題がある．本研究ではフィルタ・光学素子を入れ替えることで所望の波長帯域・分解能の情報の取得を可能にする．このシステムでは素子の入れ替えに伴いシステム行列が変化するため，それらの関係性を適切に反映した画像再構成手法が必要があるため，効果的な再構成手法の実現も行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
ハイパースペクトルイメージングが抱える空間解像度の課題を計測の際に解決するため，新しい計測手法の検討を中心に行なった.まず,現状の課題解決のためのアプローチを調査し，考慮されていないが実際検討が必要な残された課題の洗い出しにより，サンプリング距離より小さな対象物の情報欠落が確認された．これを解決するため，撮影対象全体の情報を低空間解像度で撮影するのではなく，部分的に高空間・波長解像度の情報を取得し，補助画像を用いることで全体の情報を再構成する新しい計測アプローチに至り，計測原理の構築と再構成手法の提案を行っている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
汎用的な利用を考慮し，これまで主に考慮されていなかった諸問題を解決するための計測理論の全体像の構築が完了し，予定通りの進行である．本内容に関して国内学会での発表をしており，ジャーナル化の準備も進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
計測原理の全体像の構築が完了したため，詳細部分の精査を行う予定である．また，撮影システムの構築を行うことで，理論だけでなく実際の撮影データに対する性能検証も行う予定である．
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