| 研究課題/領域番号 |
17K17889
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
知覚情報処理
|
|---|
| 研究機関 | 鳥取大学 |
|---|
研究代表者 |
三柴 数 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (40609038)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | ライトフィールド / 奥行き推定 / 視差推定 / 高速化 / GPU / ライトフィールドカメラ / ノイズ除去 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究は、ライトフィールド画像を用いた高速高精度な奥行き推定法を確立することを目的とした。奥行き推定は、初期推定と、その推定を修正する処理からなるため、それら二つを高速化することが求められた。本研究の成果は、高速な初期推定方法を確立したこと、および高速な推定誤り修正方法を確立したことである。そしてそれら二つを組み合わせることで、研究目的であったライトフィールド画像を用いた高速高精度な奥行き推定を実現できた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究において確立した高速な初期推定方法および高速な推定誤り修正方法は、ライトフィールド画像に対する奥行き推定のみならず、さまざまな画像処理に応用可能なものである。このことは、本研究が多くの研究に影響を与えることを期待できることを意味する。
また、これまで実現できていなかった高速奥行き推定が達成されたことで、ライトフィールド画像を用いた奥行き推定がより実用的になった。画像から奥行きを推定することは、自動運転やセキュリティ、ロボットの自律操作などへの応用が考えられており、本研究の成果がそれらの実現に寄与することを期待する。
|
