2021 Fiscal Year Final Research Report
Simultaneous restoration technique for multi-channel degraded signals to realize low-cost and high-performance unmanned observation robots
Project/Area Number |
19K20300
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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Research Institution | Kogakuin University |
Principal Investigator |
Uruma Kazunori 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (50801180)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 信号値復元 / 信号圧縮 |
Outline of Final Research Achievements |
Aiming to construct a simultaneous restoration technique for multi-channel degraded signals to realize low-cost and high-performance unmanned observation robots, I am studying restoration algorithms using of the relationship between each channel. I proposed a highly accurate video restoration technique by combining a new modeling method based on a multilayer graph representation of images and deep learning. I also proposed a denoising method for various signals with high performance.
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Free Research Field |
画像工学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
災害現場や畜産産業をはじめとして、無人の観測ロボットが様々な場面で利用されており、本研究の成果はそういった利用場面において、その観測ロボットの低コスト化および高性能化を促すものである。この点が研究成果の社会的意義であると言える。また、縦横に画素が並んでいる従来の画像表現とは異なり、多層のグラフ信号としての画像表現を用いた画像復元手法を提案しており、新しい画像の表現方法として、学術的な意義があると言える。
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