| Project/Area Number |
23KJ1657
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
小島 清一 山口大学, 大学院創成科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2023-04-25 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,000,000 (Direct Cost: ¥2,000,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | HDR画像処理 / トーンマッピング |
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| Outline of Research at the Start |
暗いトンネルを抜けて外に出る瞬間など，明暗差が大きなシーンでは，光学情報のダイナミックレンジは非常に広くなる．トーンマッピングは，広いダイナミックレンジの光学情報を標準的なディスプレイ上に表示するための技術である．
本研究では，ヒトの視覚的注意に関する計算モデルを利用して，トーンマッピングにおける2つの重要な課題，（１）ざらつき等の過強調の発生，（２）暗い領域の色彩成分への悪影響の発生，の解決に取り組む．開発した手法を並列計算を利用してHDR動画像処理に応用する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，視覚的に重要なコントラスト・色彩情報を保存するHDRトーンマッピング手法の開発である．本研究では，Parisらにより提案された画像処理手法であるLocal Laplacian Filter (以下，LLF)を基本アルゴリズムとして用いる．
HDR画像のトーンマッピングにおいて，視覚的に重要なコントラスト情報が失われる場合として，ざらつきなど過度な強調が引き起こされる場合や白飛びの発生が原因で詳細部が消失する場合がある．また，視覚的に重要な色彩情報が失われる場合としては，画素値がRGB色空間の色域を超えることによって色相や彩度が不自然に変化してしまう場合がある．本年度は，これらの問題を改善するアルゴリズムの開発に取り組み，そのアルゴリズムを高速化する上で必要な情報収集及び予備実験を行った．まず，モノクロHDR画像を対象として，詳細部の消失など，視覚的に重要なコントラスト情報の喪失を防ぐアルゴリズムを開発し，その成果を国内学会で発表した．さらに，RGB色空間の色域及びヒトの視覚特性を考慮したカラーHDR画像出力処理を導入することで，視覚的に重要な色彩情報を保存するトーンマッピングアルゴリズムを開発した．この成果については，学術論文誌への投稿準備を進めている．また，アルゴリズムを高速化するための予備研究として，LLFの近似アルゴリズムであるFast Local Laplacian Filter (以下，FLLF)を用いた実験をおこなった．本実験で得られた知見を基に，来年度は，FLLFにおける精度低下の解決に取り組む予定である．具体的には，FLLFにおける非線形変換関数を工夫することで精度低下を抑制する方法を検討する．また，本年度開発したアルゴリズムの精緻化についても，来年度行う予定である．
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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
令和5年度中に予定していたトーンマッピング基本アルゴリズムの開発がほぼ終了している．また，令和5年度後半から令和6年度前半において取り組む予定のアルゴリズム高速化についても，情報収集及び予備研究が終了している．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定の通り，開発したアルゴリズムの精緻化，及び高速化を行う．また，高速化と並行して，アルゴリズムの精緻化も行う．現在開発しているアルゴリズムは静止画像が対象であるため，動画像処理用のアルゴリズムの開発にも取り組む予定である．
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