| 研究概要 |
1.RBFNを用いた3次元補間画像:RBFNを使って3次元補間画像を生成する際,正則化パラメータを理論的に設定する方法を検討した.また,関数の微分,拡大画像が容易に生成できることがわかった.
2.高速生成アルゴリズムの開発:ガウス関数の分離性に着目したクロネッカ積に基づくRBFNの高速算法を開発した.行列のスパース性を利用することで,さらに計算量を削減する方法を示した.
3.3次元画像符号化システムの開発:基底関数幅とサンプリング間隔を調節することで,3次元画像の階層符号化システムを設計した.その際,各段階での符号化特性を基底関数幅とサンプリング間隔の関数として表現し,符号化特性が最良となる基底関数幅とサンプリング間隔を解析的に求めた.
4.高速断面表示アルゴリズムの開発:RBFNによる補間画像は,基底関数とモデル係数の積和形式で表現されるので,指定した2次元断面に対応するRBFN係数のみを伝送することで,段階的にしかも高速に画像を再生する方法を開発した.
5.雑音除去特性の解析:雑音の重畳した1次元画像データからRBFNを用いて補間曲線を生成し,正則化係数と雑音の大きさによって,雑音除去特生がどのように変化するかを理論的に解析した上で,雑音の分散と種類を既知として,正則化係数を系統的に決定する方法を明らかにした.
6.符号化機能と雑音除去機能の融合:正則化係数を導入することで雑音除去機能を初年度の開発した画像符号化システムに組み込んだ.その際,正則化係数の大きさは本年度に解析した結果に基づいて決定し,補間画像のバイアスを解析的に評価した上でそれを補償する方法を明らかにした.
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