| Project/Area Number |
18J12259
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Communication/Network engineering
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
山口 拓郎 慶應義塾大学, 理工学部, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | デモザイク / 画像処理 / 方向依存関数 / 加重平均 / 局所関数 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はグレースケール画像の補間手法として提案した方向依存関数と加重平均による補間法を，カラー画像への応用として単板式センサを用いて撮影したデジタルカメラ内部での形であるベイヤー画像からディスプレイ上で扱える形であるフルカラー画像へと変換するデモザイクへの適用を調査した．
まず色間の相関を利用しない単純な補間手法を適用した場合と比較し，これまでの補間と同様に提案法での精度上昇を確認した．しかし色間の相関を利用するデモザイク手法と比較を行ったところ，精度が落ちていることが判明した．そこで次の段階として，方向依存関数の色間方向を含めた３次元拡張を考察した．その最初の調査として，方向依存関数の鍵である，追従方向を決める重みに関して他色情報を考慮して導出を図った．しかしここでは期待した効果を得ることができなかったことから，重み導出のみではなく関数の立式に関して他色情報を考慮する項を取り入れる必要があることがわかった．そこで次なる取組として第３方向として他色の色変化に一次元的に追従する項を追加した．その結果，画像によっては大きく精度を上昇し，低計算コストのデモザイク手法と同程度の精度を得るに至った．しかし色差相関が強い画像に関してはよい精度が得られている一方，相関が弱い関数に関してはむしろ精度を下げる結果となっていることがわかった．このことから現状の関数では第３方向に強く依存しており，方向依存関数の強みである適切な方向を選択して局所関数の精度を上げることができていないことが判明している．
また本研究を進める上でのデモザイク手法への研究調査を通じて，最新手法である深層学習を用いたデモザイク手法への知見を得，それに関する研究を並行して行った．これにより複数のネットワークと色差画像を用いる手法を提案に至り，最終的に国際学会への採択と学会誌への条件付き採録という成果を得ることができた．
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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