| 研究課題/領域番号 |
19J14105
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
Ambalathankandy Prasoon 北海道大学, 情報科学院, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 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 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2020年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2019年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | Image Enhancement |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，「深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）の各層」と「有用な画像処理アルゴリズム」の関係を，物理・数学的に解き明かし，<1>共有する能力の相互変換 <2>現存する処理に新機能を発現 <3>DCNNとのシームレスなI/Fの開拓する。そして高速認識も含む，局所適応型霧かすみ除去システムに対し、より正確な物理モデルを提案し、機械学習と組み合わせながら、大気汚染自体の解析と劣化画像の色・コントラストを正確に復元するアルゴリズムとそのハード化を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究室では、明るい（直射日光）から暗い（日陰）までを含む実世界を撮影するために、ハイダイナミックレンジイメージングについて研究している。このような画像は、カメラやモニターを使って構築したり表示したりするのが難しいにもかかわらず、人間の視覚システムは簡単に再構築することができる。本研究では，このような画像の画素を制御するために，平滑化局所ヒストグラムベース（SLHE）法を開発した。本研究では，局所関数を用いることで，画像の全体的な特性を操作できることを明らかにした。これにより，本アルゴリズムは，同じトーンマッピング空間において，グローバルとローカルなトーンコントロールの両方を実現している。本アルゴリズムは、ユーザーの主観的な調査により、自然な感じで画像を強調し、視覚化できることが証明された。画像の細部を強調する場合、医療用X線まだは錯覚を伴う画像などに応用できる。本研究は、高速化のためにFPGAに実装された。最近では、機械学習に基づく手法が、多くのコンピュータビジョンのタスクを解決するための非常に重要なツールとなっている。本研究において、トーンマッピング演算子をFPGAに実装することで、機械学習を利用して加速すること考えている。提案されたアルゴリズムは、シンプルなパラメータ化された輝度グリッドを得ることができるため、低解像度の機械学習で高解像度処理のパラメータ制御するのに有効である。そのため、ダウンサンプリングと最適な補間を行う低解像度の深層ニューラルネットワークを設計することができ、ハードウェアの効率的な設計が可能になる。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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