研究課題/領域番号 |
17K12710
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
知覚情報処理
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
小野 峻佑 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2019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)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | ハイパースペクトルイメージング / 乱択最適化 / 正則化 / 凸最適化 / ハイパースペクトル画像 / 確率的最適化 / 画像復元 |
研究成果の概要 |
乱択ハイパースペクトルイメージングを創成するために,主に1.乱択最適化が可能なハイパースペクトルイメージング用の正則化関数の設計,2.ハイパースペクトルイメージングに付随する広いクラスの目的関数+制約条件を最適化可能な乱択アルゴリズムの構成,3.提案正則化とアルゴリズムを実際のハイパースペクトルイメージングの諸問題へ応用,の三つの柱で研究を進め,それぞれに関して学術論文を発表した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の主要な成果は,既存のハイパースペクトルイメージング技術に比べて飛躍的に低計算量な手法であり,当該技術が重要な役割を果たすサイエンス・工学の諸分野の発展に大きく貢献するものである.特に,計算量の観点から実現が困難であった画期的なハイパースペクトルイメージング技術の応用,例えば超高解像度リモートセンシングなどの実現に向けて重要な基盤技術の一つとなる.
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