| 研究課題/領域番号 |
18K18076
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
杉本 憲治郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 講師(任期付) (00773483)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 画像処理 / 高速化 / バイラテラルフィルタ / ノンローカルミーンズフィルタ / ハイパースペクトル画像 / デノイジング / フィルタ / 位相信号処理 / グラフ / 高速フィルタ / グラフ信号処理 |
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| 研究成果の概要 |
工学において広く活用される多様なデータ構造（高次元画像，ハイパースペクトル画像，点群，グラフ信号など）に対する，効率的なデノイジングアルゴリズムの構築に取り組んだ．特に計算量と精度の両立を理論性能と実性能の両面から分析し，様々なフィルタ手法を高度化した．
当該研究期間での研究業績は，国際ジャーナル論文1件，国際レター1件，学会発表22件（国際会議11件，招待講演2件を含む），受賞2件であった．国際会議発表の多くは当該分野で最も権威あるフラグシップ会議(ICIPとICASSP)に採択されただけでなく，ベストペーパーや若手奨励賞の受賞も含まれており，国内外で高い評価を得たと考えている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像撮像デバイスの急速な発展に伴い，撮像データはますます複雑化している．これらに対するデノイジングなどの画像処理手法は通常多大な計算量を必要とし，それが高度な手法を導入する際の障壁となっている．我々はこういった高度な手法を現実的な時間で処理できる方法を，理論と実用（ソフトウェアやハードウェア）の両面から分析し，より広い対象への応用の実現に取り組んでいる．本テーマでの成果は，こういった多様なデータ構造に対する画像処理アルゴリズムの効率化の基礎を担う重要な処理であり，またその一部は現状で世界最高性能を達成している．
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