| 研究課題/領域番号 |
16K06343
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
菊池 久和 新潟大学, 自然科学系, フェロー (70126407)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | レティネクス / 自動化 / 画像視認性 / カラーバランス / 画像品質評価 / 参照画像無用 / 画像データベース / 画像処理 / 自動レティネクス / 画像品質予測 / 画像品質 / 低露光撮影 / 監視カメラ / 画像強調 / retinex / 色彩信号処理 / 視認性 / 画像 / 情報通信工学 |
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| 研究成果の概要 |
主な研究成果は次の４点である．(1) 悪条件撮影の画像および映像に対する無人自動レティネクスアルゴリズムの開発，(2) ダブルカラーバランス法の考案，(3) 参照画像無用の画像品質予測技術の開発，(4) 画像品質評価のための画像データベースの構築と公開．
悪条件撮影の監視映像の無人自動レティネクスは，天候，露光，煙霧等，撮影条件の良し悪しに係わらず視認性の良好な映像を生成することを可能とした史上初の成果である．24時間365日無人で稼働させることが可能である．参照画像無用の画像品質予測と画像データベースはレティネクスの効果を評価する過程における副産物であり，後者はリサーチゲイトで公開した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
悪条件撮影映像の自動レティネクスは，撮影条件に係わらず視認性の良好な映像生成を可能とする史上初の成果である．悪条件とは露光の過不足，煙霧，逆光，薄暮，夜間，トンネル内，室内，屋外，水中等を含む．したがって，24時間365日無人稼働が可能である．街頭監視カメラは言うに及ばずスマホ等への搭載も有益である．
要素技術として考案したダブルカラーバランスも史上初と思われる．参照画像無用の汎用画像品質予測技術と画像品質評価のための画像データベースも社会還元効果が期待される．従前の画像データベースでは通信と蓄積による画質劣化に特化しているが，提案データベースは撮像から強調，加工まで包含しており，類例がない．
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