| 研究課題/領域番号 |
18K11372
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
後藤 富朗 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20324478)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | ブラインド画像復元 / 内視鏡カメラ映像 / ぼけ・ぶれ補正 / FPGA実装 / 医用カメラ |
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| 研究成果の概要 |
ワークステーション上でのリアルタイムブラインド画像復元処理を実現し、医用画像のぼけ・ぶれ係数（ＰＳＦ）を推定するアルゴリズムを縮小画像から推定し、推定されたＰＳＦを拡大したものを初期値とし、縮小画像から徐々に元の画像まで拡大させることで推定精度を維持しつつ、高速化を図った。また、PSF推定の際に理想画像推定とPSF推定を行うアルゴリズムを独立に実装することで並列処理を実現し、リアルタイム処理を実現できることを確認した。
また、ワークステーション上に実装したリアルタイムブラインド画像復元アルゴリズムを３台のＦＰＧＡ上に実装し、並列に協調動作させることでリアルタイムブラインド画像復元処理を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
筆者らは先行研究において提案したぼけ・ぶれ画像のブラインド画像復元アルゴリズムにおいて、TV正則化およびShockフィルタという非線形信号処理を適用させることで、世界最高性能を有するブラインド画像復元手法であることをIEEE国際会議の画像処理関連のトップカンファレンスであるICIP2017において証明し、多くの研究者から高く評価された。このアルゴリズムを内視鏡カメラに応用し、リアルタイム動作させることで、医療分野における映像のぼけ・ぶれ補正が実現でき、多くの治療において使われる映像の高画質化・高精細化を実現することが可能となり、産業的な側面だけでなく、医療行為の質の向上にも繋がる。
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