| 研究課題/領域番号 |
21K11952
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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 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
篠田 一馬 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (50639200)
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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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 画像処理 / 分光イメージング / 偏光イメージング / フィルタアレイ / 圧縮センシング / フォトニック結晶 / 分光画像 / 偏光画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
RGBを超えた分光および偏光画像の撮影はスマート農業や自動運転への貢献が期待されており，撮影系の小型化と製造容易性の確保が課題となっている．本研究では，世界的に前例のないランダム構造を持つフォトニック結晶フィルタを開発し，モノクロカメラに位置合わせをせずに取り付けるだけ（アライメントフリー）で，分光・偏光・RGB画像を単一露光で撮影できるイメージング法を創出する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，ランダム構造を持つフォトニック結晶フィルタを開発し，モノクロイメージャに位置合わせをせずに搭載するだけで，単一カメラかつ単一露光撮影で分光・偏光・RGB画像を撮影できるイメージング方法を目指している．本年度は深層学習を用いたデモザイク手法の開発を中心に行った．ランダム構造によるフィルタは空間的周期性を持たないため単純な畳み込み層の組み合わせでは学習が収束しないが，多次元畳み込み層と残差学習の深層化および教師画像の拡張によって，100×100画素を超えるランダムフィルタに対するデモザイクネットワークを構築できることを確認した．実験の結果，非学習ベースによるデモザイクと比較して大幅な復元画像の画質向上が確認された．検証に要する時間は数秒であり，プログラムを最適化し学習済モデルを実機に搭載することで，より高速に分光偏光イメージングが行える可能性がある．また，ランダムフィルタのパターンについて，近年は単一図形で非周期的な充填が可能であるパターン（hatパターン）が発見されており，そのパターンによって充填されたフィルタは従来のボロノイ図によるパターンよりも優位性があることも確認された．このパターンはフォトニック結晶製造時の電子線描画のデータを変えるだけで対応可能であり，フィルタの材料および製造プロセスを変える必要がないため，製造コストに一切影響を与えずに画質が改善する有効な手段となる．パターン設計およびデモザイク手法のそれぞれについては，研究期間中に採録まで至らなかったものの，現在，論文投稿準備を進めている．
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