構造＋詳細分解モデルに基づく超高精細ハイパースペクトルイメージング
| Project/Area Number |
18J20290
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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 |
Perceptual information processing
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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| Research Fellow |
武山 彩織 東京工業大学, 工学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2020: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2019: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | ハイパースペクトルイメージング / 画像復元 / 凸最適化 / ハイパースペクトル画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，ハイパースペクトル画像の空間方向の詳細成分を高精細に復元するフレームワークに対する研究をメインに行った．具体的には，空間方向に対して高解像度な情報を取得することが難しいハイパースペクトル画像に対して，波長方向の情報を持たない，または低解像度な情報しか持たないが空間方向に対して高解像度な情報を持つ画像と合成することで高精細なハイパースペクトル画像を推定するフレームワークに関する文献調査を行った．そして，以前より遂行してきた研究であるハイパースペクトル画像復元用の正則化関数を用いた新しい合成手法を提案した．
また，ハイパースペクトル画像をワンショットで撮影する際に用いられるモデル条件下での上記のフレームワークを新たに構築し，それに対する推定手法を提案した．
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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
高精細なハイパースペクトル画像の推定に関しておおむね順調に進展している．また、関連する成果に関しては、信号処理分野のトップカンファレンスであるICASSPやAPSIPA ASCに掲載済みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
ハイパースペクトル画像の波長方向に対する高精細化を行う手法の提案を行う。また、並行して30年度の研究の精査を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(7 results)
