| 研究課題/領域番号 |
18K04976
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分30020:光工学および光量子科学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
仁田 功一 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (20379340)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | コンピュテーショナルイメージング / 画像回復 / 光イメージング / 深層学習 / シングルピクセルイメージング / 画像復元 / 光情報処理 / 光計測 / 高精細化 / 画像再構成 / システム試作 / 微弱信号計測 / 低侵襲イメージング / 信号再構成 / 情報光学 |
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| 研究成果の概要 |
高精細イメージングを実現するシングルピクセルイメージングのための計測光学系を試作している。
試作した計測システムを用いて実験検証を行った結果、 100万以上の画素を有する画像取得結果を提示し、その有効性を示せている。
次に、高精細シングルピクセルイメージングの動作原理を活かした画像再構成について検討している。独自の深層学習モデルを考案しその検証を行なった。検証の結果、考案した深層学習画像生成法が、高画質化と計算負荷の観点から従来法と比較し、優位であることを確認できた。また、この画像生成法が、微弱光照射下においても有用であることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
シングルピクセルイメージングは、従来の画像計測に対して、さまざまな特徴を有している。一方で、出力できる画像の画素数は従来法と比較して極めて少ない。本研究では、計測方法を工夫することで画素数100万以上を有する計測結果を提示できる方法をしめすことに成功している。このことから、本研究の成果によりこれまで少ない画素数においても価値がある応用に限定されているシングルピクセルイメージングの用途の拡大に寄与するものと考えている。
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