| 研究課題/領域番号 |
16K16091
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 東海大学 (2018)
東京理科大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
高橋 智博 東海大学, 情報理工学部, 助教 (40756300)
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 画像修復 / 信号復元 / 一般化主成分分析 / ランク最小化 / スパース最適化 / スパースモデリング / スイッチングモデル / 同時最適化 / 信号修復 / 部分空間クラスタリング / TV最小化 / 情報通信工学 / 感性情報学 / 画像 / モデル化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では画像の任意の部分を欠落とみなし，その欠落部分を周囲の情報から復元する画像修復問題を扱い，一般化主成分分析に基づいた精度の高い画像修復手法の構築を目指した．
研究期間内に実施した研究とその成果は，(1)スパース最適化を用いたモデル逸脱に頑健な画像修復アルゴリズムの提案，(2)一般化主成分分析を用いた信号修復法の提案の2点であり，(1)については査読付き論文1件が採択され，(2)については査読付き論文1件および2回の学会表彰を受け，高く評価されている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究のようにスイッチングモデルを仮定し，最適化によってモデルの推定，ピクセルとモデルの対応関係推定，欠損ピクセルの修復の３つを同時に行う手法は他に無く，この点に特色と独創性がある．本研究によって画像修復精度が向上し，商用写真加工の現場でのコスト軽減が期待される．また，本研究で確立されるいくつかの手法は，画像修復のみにとどまらず，信号修復理論一般へ波及すると考えられ，その点からも本テーマの意義は大きい．
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