2020 Fiscal Year Annual Research Report
Photo Developing based on 5D Probabilistic Light Field
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18K19813
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
福嶋 慶繁 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80550508)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | コンピュテーショナルフォトグラフィ / ガウシアンフィルタ / バイラテラルフィルタ / ノンローカルミーンフィルタ / Bayer画像 / 定数時間ガウシアンフィルタ / エッジ保存平滑化フィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，主に６つの項目について研究した．
まず，（１）画像処理の基礎的なフィルタであるガウシアンフィルタを定数時間で動作させるために短時間周波数変換を用いて高速に計算する方法を提案した．（２）さらに，ハードウェアを考慮して，演算回数が最小になるようにアルゴリズムを設計した．次に画質評価となるSSIMの計算を高速化・高精度化した．（３）SSIM演算自体の演算回数を削減するとともに，上記のガウシアンフィルタを使用することでさらなる高速化を図った．（４）そして，これらの記述を画像処理プログラミング言語であるHalideで効果的に記述できる方法を検討した．（５）また，バイラテラルフィルタや高次元ガウシアンフィルタとなるカラーのバイラテラルフィルタ，ノンローカルミーンフィルタの高速化の検討を行った．これらを高速化することで，写真現像時に必要なエッジ保存平滑化処理の高速化に成功している．また，内部で定数時間ガウシアンフィルタを用いることでさらなる高速化に成功した．（６）これらの成果を使って，スマートフォンからRAWとなるBayer画像を連射により撮影し， Bayer画像群から写真を現像する手法を提案した．仮のBayer画像を解いた画像を用いて位置合わせや動き推定を行い，位置合わせ情報を用いて複数枚Bayer画像を直接畳み込むことで現像を行った．Bayerから直接現像することで，従来のRGBに解いてから画像処理を行って現像するよりも偽色やノイズの拡散を抑えながらも従来よりも速く現像することが可能となった．また，内部で高速化された高次元ガウシアンフィルタを用いることで，さらなる高速化を達成した．
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[Book] 距離・画像センサの基礎と最先端2020
Author(s)
伊東 敏夫 (著), 福嶋 慶繁 (著), 鈴木 真二 (著), 高瀬 竜一 (著), 植芝 俊夫 (著), 堂前 幸康 (著), 木寺 正平 (著), & 25 その他
Total Pages
228
Publisher
S＆T出版
ISBN
978-4-907002-83-1
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