研究課題/領域番号 |
18K18073
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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研究機関 | 北九州市立大学 (2020-2021) 九州工業大学 (2019) 香川大学 (2018) |
研究代表者 |
松岡 諒 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (40780391)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | 高ダイナミックレンジ画像 / スパースコーディング / 画像復元 / 凸最適化 / 動的モード分解 / 動画像復元 |
研究成果の概要 |
ダイナミックレンジの広い撮影環境では, 黒潰れや白飛びにより物体認識精度が著しく低下してしまう. これは, シーンの光情報を忠実に保存する高ダイナミックレンジ(HDR)センサを用いることで解決できるが非常に高価であるため, 低ダイナミックレンジセンサを用いた画像統合型HDRカメラ技術の開発が望まれている. しかし, 既存の画像統合技術は膨大な計算コストと大規模な計算資源を必要とし, 実用化には多くの課題がある. 本研究課題では, 高効率で実用的なHDR動画像生成技術を提案した. また, 高品質HDR動画像の復元を実現するためにスパースコーディングに基づく再構成アルゴリズムを構築した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の主要な成果は, 既存の画像統合型HDR動画像生成技術に比べて低計算量でかつ効率的なHDR動画像の復元が可能な手法であるため, 自動運転技術や監視カメラ技術の飛躍的な発展が期待できる. さらに, HDR動画像が重要な役割を果たす産業・サイエンス・工学の諸分野に大きく貢献するものである. また, 計算量の観点から実現が困難であった画期的な動画像処理応用を切り開き, 医療・農業・産業などの広範な分野に大きなインパクトを与えるものであると考えられる.
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