| 研究課題/領域番号 |
21K11934
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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 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
岩橋 政宏 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (30251854)
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| 研究分担者 |
原川 良介 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (20787022)
峯脇 さやか 弓削商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (20435473)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 信号処理 / 画像処理 / デノイジング / ビッグデータ / 自動診断システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
河川監視カメラやドライブレコーダー等のモニタリング映像による様々な自動診断システムが開発されている．汎用的なカメラ映像では，夜間や日陰等の暗い画像領域（暗領域）では模様が見えにくく，降雨時の流水の様子，車両ナンバーや人影などの確認が困難となる．ガンマ補正などのトーンマッピング（TM）を施すことで，明るい画像に変換できる．しかし，カメラ内のCCDで発生するノイズをTMが増幅するため，暗領域模様の視認性が著しく低下する．本研究では，研究代表者らのノイズバイアス補正法を深化させることで，暗領域模様の顕在化に特化した環境モニタリングのための超高速デノイジング技術を実現する．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，ノイズバイアス補正法を深化させ，暗領域の模様を顕在化できる超高速なデノイジング手法を確立することである．「事前知識なしでノイズバイアスを補正する理論の確立」，「インターネット上のビッグデータを用いたノイズの発生モデルの推定」および「河川防災や道路メンテナンス等を目的とする自動診断システムへの提案手法の実装」のそれぞれについて技術構築に成功し，当初目的を達成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
水害の対策としてモニタリングカメラが河川に設置されたり，道路メンテナンスや交通事故の対策としてドライブレコーダーが積極的に活用されるなど，映像モニタリングによる自動診断のニーズが急増している．しかしながら，高価な暗視カメラを使えない汎用的なモニタリングカメラの映像では，夜間や日陰等の暗い画像領域（暗領域）では模様が見えにくく，降雨時の流水の様子や，路面標示や車両ナンバー，人影などの識別が困難となる．本研究によって，このような問題を解決できるノイズバイアス法の深化に成功した．さらに，様々な分野の自動診断システムに資するデータ解析法への拡張に成功した．
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