2017 Fiscal Year Research-status Report
Randomized hyperspectral imaging: Foundations and applications
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17K12710
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小野 峻佑 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (60752269)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ハイパースペクトルイメージング / 凸最適化 / 確率的最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「乱択ハイパースペクトルイメージングの創成と応用」に関して様々な検討を行った。本年度は、乱択評価が可能なハイパースペクトル画像用の目的関数（正則化項＋データ忠実項）の定式化を進めた。一般型として局所キューブごとに評価を分離できる正則化項とデータ忠実項を想定した上で、正則化項に関しては、ハイパースペクトル画像の各画素の隣接差分値や局所領域ごとのスパース変換など、局所キューブごとに閉じた操作をベースとすることで効率的な求解を可能とする設計を行った。データ忠実項に関しては，スタンダードな二乗誤差や低光量条件下において用いられる指標である一般化KL擬距離を用いた。また、混合ノイズを考慮したデータ忠実項に関する申請者らの既存研究で得た知見も利用を進めた。
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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
定式化部分に関してはおおむね計画通りに進捗している。また、関連する成果に関しては、信号処理分野のトップカンファレンスであるICASSPや信号処理分野の難関レター誌である IEEE Signal Processing Letters に掲載済みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度に定式化した問題を効率的に解くための確率的アルゴリズムの構成を行う。また、並行して収束解析も進める。
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| Causes of Carryover |
本年度では理論的な整備を優先し、計算機の購入は次年度以降に行うようにしたため。
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