| 研究課題/領域番号 |
17K05083
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
光工学・光量子科学
|
|---|
| 研究機関 | 立命館大学 |
|---|
研究代表者 |
渡邉 歴 立命館大学, 理工学部, 教授 (90314377)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
|
|---|
| キーワード | 干渉 / ディジタルホログラフィ / 散乱 / 拡散 / スペックル / 機械学習 / ディープラーニング / 位相共役 / 複素振幅 / 散乱イメージング / ディジタルホログラフィー / すりガラス |
|---|
| 研究成果の概要 |
生体組織，霧，不透明なガラスのような散乱または拡散媒体を通して画像化する技術が注目を集めている．散乱媒体，拡散媒体は，透過画像の品質を著しく低下させるため，光を用いて散乱媒質や拡散体の奥の物体の可視化は難しく技術が限られている．本研究では，光の干渉ならびに機械学習により拡散板の奥に置かれた物体を広視野で可視化することを目的とした．光の干渉を利用して拡散板による影響を除去し，物体の再構成を行い，再構成画像への影響を画像のコントラストを用いて定量的に示した．また、ディープラーニングにより，拡散媒体または散乱媒体を通過した物体像を推定した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により，光の干渉ならびに機械学習により拡散板の奥に置かれた物体を広視野で可視化することを示した．拡散板の事前情報が必要となるが，本研究成果により、今後は曲がり角の奥や障害物の背後にある物体の画像化が可能になる。この技術を応用することにより、生体内部の可視化の観点からは医療分野に、防犯や自動運転における事故防止に活かせることができる。
|
