2019 Fiscal Year Annual Research Report
構造＋詳細分解モデルに基づく超高精細ハイパースペクトルイメージング
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18J20290
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
武山 彩織 東京工業大学, 工学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Keywords | ハイパースペクトルイメージング / 画像復元 / 凸最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，ワンショットで高精細なハイパースペクトル画像を撮影するための新たなフレームワークに関する研究をメインに行った．具体的には，撮影に時間を要するハイパースペクトル画像をリアルタイムで撮影するために，圧縮センシングモデルに基づいた撮影条件における新しい画像復元手法を提案した．そして，この技術を応用した圧縮パンシャープニングというフレームワークを新たに提案した．これは，圧縮センシングモデルに基づいて撮影された空間解像度の低いハイパースペクトル画像から高精細なハイパースペクトル画像を復元する技術であり，高い空間解像度情報をもつガイド画像を用いることでこれを実現する．また，混合ノイズ除去に対する新たな手法を提案した．
最後に，平成30年度の研究に関してのジャーナル論文を投稿し，査読者からのコメントに対して追加実験や新たな精査を行った．このジャーナル論文は，現在再投稿中である．
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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
高精細なハイパースペクトル画像の推定手法に関する研究はおおむね順調に進展している．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ICIPに掲載済みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
ハイパースペクトル画像の高精細化を行う新しい手法の提案を行う。また、並行してこれまでの研究の精査を行う。
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