2020 Fiscal Year Annual Research Report
Intelligent scatter and fluctuation imaging
| Project Area | Comprehensive understanding of scattering and fluctuated fields and science of clairvoyance |
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| Project/Area Number |
20H05890
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
谷田 純 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00183070)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 友哉 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (70756709)
西崎 陽平 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 森之宮センター, 研究員 (40768933)
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| Project Period (FY) |
2020-11-19 – 2025-03-31
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| Keywords | 散乱透視学 / 散乱・揺らぎ場 / 機械学習 / スペックル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械学習応用による散乱イメージングとして、半教師あり学習を用いた低侵襲散乱イメージングの特性について検討した。敵対的生成ネットワーク（GAN）による非ペアリングデータセットを用いた訓練により、手書き文字データなどの線画画像に対して、データ収集のコスト削減が可能であることを確認した。また、散乱イメージングにおける３次元化や高速化を図るべく、光制御に対し機械学習を導入する設計の高速化を検討した。
スペックル相関イメージングの機能拡張として、シングルショット波長分解スペックル散乱イメージングの実験実証を行った。この手法は、散乱媒質の近傍領域においてスペックル信号のシフト不変性が保たれるメモリー効果が波長変化に対しても存在することを利用する。2波長カラー点群を利用した実験を行い、1枚のスペックル強度画像から波長ごとの再構成に成功した。本手法は、単純で補正不要な実験系で利用できるため、様々な分野に貢献できると期待できる。
散乱補償に基づく動的散乱媒質イメージングについて、その基本的原理を検討した。散乱体の内部状態をミリ秒オーダーで計測することで、散乱体の状態変化を画素単位のアフィン変換に単純化する。まず、散乱体透過行列を事前計測し、ハイスピードカメラを用いて行列微小時間ごとに動的更新する手法を設計した。初期状態としての透過行列を高速かつ安定に計測する必要があるため、情報多重化を導入した非干渉型行列計測法を検討した。また、ハイスピードカメラとその制御系を構築し、実験準備を整えた。
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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
上記のように研究は順調に進んでおり、その成果は学術雑誌と学会で報告している。スペックル相関イメージングの成果は論文公開まで完了した。動的散乱媒質イメージングにおいても、原理設計、実験系構築は順調に進行し、研究遂行に十分な計算環境も整備できている。
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| Strategy for Future Research Activity |
散乱イメージングのアプローチとして、機械学習や数理学を利用した散乱イメージング手法の構築に取り組む。あわせて、散乱体を介したスペックル相関イメージングの拡張を進める。スペックル相関イメージングは視野が限定されているため、その制限緩和に取り組む。
静的散乱媒質イメージングでは、散乱体透過行列の高速計測系の開発を進める。また、前後フレームの相関性を利用した行列高速更新の計算モデルを構築する。
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