Image Systems for Clear with Reduced Information using Pseudorandom Pixel Placement

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K04425
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21030:Measurement engineering-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: Akita Junichi 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10303265)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小松 孝徳 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (30363716) ; 戸田 真志 熊本大学, 総合情報統括センター, 教授 (40336417)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 集積回路 / イメージセンサ / 画素配置 / 画像処理 / 主観評価

Outline of Final Research Achievements

This research aims to enhance the image quality by placing the area contributing image structure (effective area) at random positions in each pixel. In order to evaluate our method, we empployed two ways; image processing accuracy as the objective evaluation, and how we perceive clearly as the subjective evaluation. For the image processing, we used super-resolution processing and color Moire, and we confirmed the effectiveness of pseudorandom pixel placement oh these processing, also we will continue these evaluation. For the problme how we perceive clearly, we successfully derived the range of pixel parameters that contribute the image clearness, also we will continue these evaluation.

Free Research Field

集積回路（イメージセンサ）

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究を通して、本研究で用いる擬似的不規則画素という手法は、特に低解像度画像における画像の質（画像処理の精度や画像の精細さ）の低下を抑える効果があることが示された。すなわちIoTやエッジ処理条件下などの、通信速度や情報電送量の制約がある条件下において、扱う画像情報の質を担保する効果があることが示された。それにより、特にこのような画像情報量の制限がある条件下における画像システムの応用分野を広げる可能性があることが示された。