| Project/Area Number |
23K16905
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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 |
雨車 和憲 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) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 信号値復元 / 画像修復 / グラフ信号処理 / 深層学習 / 情報復元 / 画像工学 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、動画像処理技術は様々な場面で利用されるようになり、特に符号化や認識、復元といった技術の発展は日々重要度を増している。そこで、今までよりも幅広い応用が可能な動画像モデルの構築は今後の技術の発展に大きく貢献する。本研究では、階層的グラフ表現を用いた動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用について研究を行い、これまでの画像復元技術のさらなる精度向上を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度においては、当初の研究計画に従い、以下の研究を実施した。
１．本研究で提案している階層的グラフ表現の各種信号修復問題への適用：本研究で提案するモデリング手法を、画像復元問題・情報埋め込み技術・信号修復問題に応用し、精度向上を確認した。また、深層学習と組み合わせる手法についても検討を行った。この深層学習と組み合わせる手法については、現状では事前処理的な単純な方法であるため、大幅な精度向上には至っていないが、今後はこの点において改善を行っていき、精度向上を目指す。
２．画素値のグラフ信号表現においての多チャネル表現手法の構築：当該年度においてはRGB-D画像の各チャネルをグラフ信号表現することにより、多チャネル間の相関関係を用いた効率的な画像修復手法の構築のための研究を実施した。また、これらで得られた知見をもとに、様々な特性をもつ信号への適用を検討した。具体的には、3Dモデルの色情報および座標情報、ハイダイナミックレンジの情報を持つ画像信号、無線通信における受信信号データ、NMRに関する信号である。いくつかの信号については当初の研究計画時点では想定していなものもあるが、適用可能な範囲が広がった点において有益であった。
これらのうち、いくつかの成果については査読付きのIEEEの国際会議や、国内学会において口頭発表を実施した。また、現在もいくつかの研究成果についてIEEEの権威ある国際会議およびIEEEの論文誌に投稿中である。
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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
本研究では、多層的グラフ表現による動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用を目的としており、深層学習による信号修復を含んだ既存手法の精度向上を目指している。限定的な状況を仮定してはいるが、いくつかの高精度な手法提案を行っており、査読付きの国際会議での発表や国内研究会発表を実施しており、現在も成果の一部を論文誌および国際会議に投稿中である。以上より、当該研究の進捗状況は、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度においても、引き続き研究を進めていく。当初の予定通り、階層的グラフ表現による動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用についての完成を目指す。
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