逆光画像化を用いた深層学習に基づく逆光画像強調

Research Project

Project/Area Number	24K15007
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research Institution	The University of Electro-Communications
Principal Investigator	吉田太一電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (60737914)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	逆光画像強調 / 深層学習
Outline of Research at the Start	逆光画像強調において，自然画像を逆光画像に変換する方法を提案し，それを基にした深層学習による強調手法を提案する．逆光画像強調は，逆光画像における暗く見づらい領域を自然な明るさに強調する技術である．本研究では，逆光状態でない自然画像を基に，物理モデルに沿ってその一部の輝度値を下げて逆光画像にする方法を提案し，その画像対を用いた深層学習による強調手法を提案する．提案強調手法は，画像処理で有効性が示されている多露光画像化とネットワーク構造を基にして実現される．また，複数人による視覚的な検証を基にした定量的評価方法を導入し提案法の有効性を確認する．