Development of an imaging technique through scattering media based on a data-centric method

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17H02799
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Optical engineering, Photon science
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Tanida Jun 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00183070)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西村 隆宏 大阪大学, 工学研究科, 助教 (10722829) ; 小倉 裕介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (20346191) ; 堀崎 遼一 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (20598958)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 機械学習 / 深層学習 / イメージング / 位相回復 / 超解像 / 波面補正 / 複眼光学系 / 顕微鏡

Outline of Final Research Achievements

As a series of new scattering imaging techniques based on a data-centric method, estimating the input / output response of a scattering medium by machine learning, we have developed super-resolution diffraction imaging, incoherent coded aperture imaging, computer generated hologram based on deep learning, machine-learning-based wavefront sensing, multimodal sensing by a compound eye optical system, and 3D speckle correlation imaging. The effectiveness in observing a real sample was confirmed by a holographic microscope and super-resolution illumination imaging.

Free Research Field

情報光学、計算イメージング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

散乱媒質中の物体情報を復元する散乱イメージングは幅広い分野で利用されるが、強散乱媒質については、理論に基づいたモデルだけでは有効な方法は見つかっていない。本研究は、悪条件下においても、散乱媒質の入出力応答だけから高性能なイメージングを可能にする一連の技術を提示し、それらの有効性を示している。また、イメージング分野における人工知能技術の効果的な活用法を提示し、今後の技術展開に対する多くの示唆を与えている。