| 研究課題/領域番号 |
18H03257
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 大阪大学 (2020-2021)
東京工業大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
中村 友哉 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (70756709)
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| 研究分担者 |
遠藤 優 金沢大学, 機械工学系, 助教 (50803293)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
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| キーワード | レンズレスカメラ / 光符号化 / 圧縮センシング / 符号化撮像 / 超解像 / コンピュテーショナルイメージング / ホログラム光学素子 / 画像再構成 |
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| 研究成果の概要 |
符号化に基づく小型・高速・広視野・高解像度イメージング技術を開発した。当初vHOE符号化を用いた複数視野の多重化計測モデルを提案したが、研究期間内では他の符号化方式も含めて検討を進め、最終的には複数像情報を多重化するのではなく、疎らに分離計測し、密な情報を圧縮センシングアルゴリズムで再構成するモデルを開発した。その中で、撮像の距離依存性、視野制限、回折による解像度制限などの具体的問題に対処しつつ、圧縮センシング法の性能向上のためのスパースモデリング法の改善、光学系多段化などの検討も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
広視野・高解像度・小型符号化イメージング技術について、新規手法を開拓するとともに実環境下で現れる問題の解決を行った。研究成果は、配管検査や医療用カメラなど、狭所空間で高情報量な計測が必要となる映像システムの実現において、基礎技術として役立つと考えられる。
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