2019 Fiscal Year Research-status Report
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18K18076
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
杉本 憲治郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 講師(任期付) (00773483)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 画像処理 / グラフ / 高速フィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
画像撮像デバイスなどの発展と共にこれまで広く普及した２次元画像から、現在ではそれをより一般化した多次元多チャンネル画像・点群・グラフといった多様なデータ構造の研究が進んでいる。それに併せて、多様なデータ構造に対する画像処理アルゴリズムの拡張や効率化が強く望まれる。本研究では画像・点群・グラフに対してデノイジングや特徴抽出を実現するフィルタの高度化を目指している。
当該年度は、理論と実装の両面からのフィルタの基本性能の改善に加えて、より一般化されたデータ構造である「点群」データへの方法論の一般化や、より複雑なフィルタカーネルに対する理論拡張を主な課題として取り組んだ。第一に、代表的な非線形画像フィルタであるバイラテラルフィルタを対象に、特異値分解とタイリング実装によるCPU上での200[FPS]超の高速計算の実現や、任意レンジカーネルに対応したフーリエ変換に基づくフィルタ法を提案した。第二に、人間の視覚やのモデル化において重要な役割を果たすガボールフィルタや異方ガウシアンフィルタの高速フィルタ手法の設計に取り組み、従来の代表的手法を上回るフィルタ性能を達成した。第三に、機械学習で頻出する点群データに対する効率的なフィルタ計算の設計にも取り組み、より少ない誤差となる近似ガウシアン点群フィルタを実現した。またこれらの成果の一応用として、画像品質の代表的評価手法であるSSIMの高速化に取り組み、高解像度動画像にも適用可能な大幅な高速処理も実現した。
以下の欄に示すように、これらの研究成果は国内外で高く評価されており、国際会議でベストペーパー受賞やTop10%ペーパー選出、国内発表では研究奨励賞1件を受賞した。またこれらの成果をまとめた国内招待講演も実施した。これらの高速フィルタは様々なアルゴリズムの性能改善の基礎となる成果である、今後の発展と応用が期待される。
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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
当該年度の成果は計11件（ジャーナルレター1件、国際会議発表4件、国内発表5件、国内招待講演1件）であった。これらの成果に関して、国際会議発表では Best Paper Award を1件と Top 10% Papers を1件、国内発表では研究奨励賞1件をそれぞれ受賞した。また国際会議論文のうち3件は画像信号処理分野の世界的なフラグシップ会議に採択されており、国内外で十分高く評価された成果であると考えている。このように着実な成果を上げていることからも進捗はおおむね順調と言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、理論と実装の両面からのフィルタ性能の改善とさらなる理論拡張に取り組む。最終年度ということで特に上記の研究成果をより洗練させた形でジャーナル論文の完成を目指す。
最終年度の一つの方向性として、こういったフィルタに基づき設計された様々な応用研究について、これらの研究成果を組み込むことによるオーダーレベルでの性能改善の可能性について検討したい。例えば神経生理学では、脳の神経系を上述のガウスフィルタやガボールフィルタによってモデル化するが、高解像度画像を扱う場合にはこのシミュレーションに多大な計算時間を要する。この基礎検討は当該年度で終えたため、さらにこれらの応用研究における性能改善について検証したい。
もう一つの方向性は、対象となるデータ構造やカーネル関数の理論拡張によって可能になった、様々なデータに対する高性能フィルタを活用した応用研究の高効率化である。例えば、人間には知覚できない微小振動や長周期振動を視覚的に増幅して可視化する研究では、振動成分を数多くのフィルタ処理によって実現する。これにより高フレームレート動画像のリアルタイムでの振動の可視化を実現できると考えられる。また近年注目を浴びているイベントカメラで撮像された特殊なデータに対する高効率なフィルタ方法などへの発展も試みる。この撮像データは疎な点群として表現されるため、これまでの点群に対する効率的なフィルタ手法が適用できる可能性がある。同様にこれらの成果のSLAM等への活用なども視野に入れて検証する。
当該年度期間中に論文等の具体的成果につながっていない未完成のアルゴリズムもいくつかある。これらについては早急に成果が上がるよう引き続き研究を進める。
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Research Products
(16 results)
