2017 Fiscal Year Annual Research Report
A study on reflectance estimation for hyperspectral imaging and its application to image restoration
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16H07021
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
松岡 諒 香川大学, 工学部, 助教 (40780391)
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| Project Period (FY) |
2016-08-26 – 2018-03-31
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| Keywords | スパースコーディング / 凸最適化 / 非凸最適化 / 画像復元 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度の研究成果は以下の通りである.
1. アーティファクトにロバストな画像復元手法の開発と画像成分分離への応用：
解析に耐えうる高品質ハイパースペクトル（HS）画像を取得するためには, 露光量不足・過多により生じるランダム/インパルスノイズや黒潰れなどの画像劣化を補正する必要がある. そこで, マルチスケール画像分解に基づく多重画像統合法を提案し, ランダムノイズやインパルスノイズが混在する多重画像から鮮明画像の復元を実現した. また反射率画像を高精度に抽出するために不可欠な画像平滑化に基づく構造成分の抽出手法を提案した. さらに, ガラス越しの撮影で生じる不要な映り込みの除去や画像の視認性を向上するためのコントラスト強調へ応用し, 主要な画像成分分離問題においてその有効性を確認した.
2. 重複構造の非一様グループL0ノルムを用いたスパースコーディング：
滑らかな構造を有する信号や画像データは, それらを分解して得られる基底群から適切に選んだ少ない基底の線形和で近似的に表現できることが知られている. 一方, HS画像は狭帯域のスペクトル情報を画像として保存しているため, 局所領域において隣接バンド間の相関が非常に強くなると予想される. そこでこの特性をスパースコーディングにより適切に取り扱うためには, 重複構造の非一様なグループ化を考慮する必要がある. そこで重複構造の非一様グループL0ノルム正則化を考案し, 数値的に安定した解法アルゴリズムを提案した. さらにスパースFIRフィルタ設計に応用しその有効性を確認した.
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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