| 研究課題/領域番号 |
18K11351
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
|
|---|
| 研究機関 | 信州大学 |
|---|
研究代表者 |
白井 啓一郎 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (00447723)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018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 | 特異値分解 / 縮退処理 / カラー画像処理 / スパースモデリング / カラーライン特徴 / テンソル分解 / 摂動論 / 高速化 / 画像処理 / 局所領域 |
|---|
| 研究成果の概要 |
画像信号処理において現れる「小規模ではあるが，膨大な量の特異値分解」を短時間で効率良く計算する方法について開発し，その成果を国内研究会および国際ジャーナルにおいて発表した．ある画素で得られた特異値分解結果を，周辺の画素において利用する方法である．本手法をノイズ除去法（ASTV: Arranged Structure Tensor Total Variation）に適用した場合，元々の実行時間を100%として，本手法を用いて計算効率化および並列計算を行う場合の実行時間は5%まで短縮された．多目的に用いられるGuided Image Filterへの適用においても，20%までの短縮を達成した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像信号処理において，特異値分解は，画像中で繰り返されるパターンや，カラー画像の各色間の相関を考慮する際に用いられ，これらの保護や強調を目的とする際に，その計算過程に現れる．2010年から2015年頃に提案された画像処理法において用いられ，処理精度の向上に貢献したが，膨大な計算量，及び，分単位の処理時間を必要とする致命的な欠点があった．本手法を用いることで，その処理時間を大幅に短縮できるようになり，処理時間の面で実用には向かないと判断された手法を再利用できる可能性がある．
|
