| Project/Area Number |
23K16905
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
雨車 和憲 工学院大学, 情報学部, 准教授 (50801180)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | グラフ信号処理 / 情報復元 / データハイディング / 信号値復元 / 画像修復 / 深層学習 / 画像工学 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、動画像処理技術は様々な場面で利用されるようになり、特に符号化や認識、復元といった技術の発展は日々重要度を増している。そこで、今までよりも幅広い応用が可能な動画像モデルの構築は今後の技術の発展に大きく貢献する。本研究では、階層的グラフ表現を用いた動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用について研究を行い、これまでの画像復元技術のさらなる精度向上を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度においては、当初の研究計画にしたがって、以下の研究を実施した。
１．多層的グラフ信号表現手法を用いた多チャネル画像表現の構築：前年度から引き続き、本研究内容を進めた。その中で、画像のチャネル間の関係性を表現するためのモデリング手法と、その取得方法を整理し、いくつかの画像復元問題に応用した。その一部を査読つき国際会議にて発表した。一方、多層的なグラフ表現手法についても研究を進めたが、精度の向上に関しては下記に示すような一部の応用例に限定されるため、引き続き研究を行っていく。
２．画像の多層的なグラフ表現によるデータハイディング技術への応用：画像の多層的グラフ表現について新しいモデリング手法を提案し、色差情報の高精度な圧縮手法を提案した。高周波成分と低周波成分に分けてグラフを構築することで、精度向上が見られた。この知見を、画像のデータハイディング手法に応用して、発表を行った。現在、複素グラフ表現に拡張することで、より高い性能が得られる見込みがあり、検討中である。
３．1次元NMR信号に対するグラフ表現を用いた情報復元手法の提案：提案する情報復元手法の応用として、NMR信号の情報復元技術について研究を行った。その一環として行った、情報埋め込み手法の提案について、従来手法の精度を上回ったことを確認した。これについてはIEEEの比較的高難易度の査読付き国際会議において採択され、今年度に発表予定である。
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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
本研究では、多層的グラフ表現による動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用を目的としている。
多層グラフ表現による画像モデリングの構築は、応用面において期待していたほどの精度が得られておらず、改善の余地が大きいが、一方で、当初は想定していなかった応用先に研究の広がりを見せており、IEEEの高難易度の国際会議に採択されるなど、順調に成果も出ている。
以上より、当該研究の進捗状況は、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度においても引き続き研究を進めていく。予定通り、階層的グラフ表現による動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用についての完成を目指す。その上で、多層的グラフ表現手法の拡張として、NMR信号など、多種の信号に対する復元技術を構築していく予定である。
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