| 研究課題/領域番号 |
21K21312
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
武山 彩織 東京工業大学, 工学院, 助教 (30909370)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ハイパースペクトル画像処理 / グラフ信号処理 / ワンショットHSイメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高解像度な空間・波長情報を持つハイパースペクトル画像（HS画像）をワンショットで撮影するための効果的な計測方法・再構成方法の検討を行う．ワンショット撮影を実現するために，HS画像が持つ膨大な情報を1%未満に圧縮する必要があり，このような観測からどのように再構成するか，という点が重要な課題である．本研究では，HS画像が持つ本質的構造を表すグラフの生成を行い，その構造情報を効果的に利用することで圧縮された観測情報からの再構成を実現する．また，計算量の解析を行い，実際のイメージングシステムでの検証実験も行う．
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| 研究成果の概要 |
ハイパースペクトルイメージングにグラフ信号処理の技術を効果的に応用するため，ハイパースペクトル画像の本質的特性の更なる分析を行った．これにより空間構造を効果的に取り入れた高精細な空間・波長情報を保持したハイパースペクトル画像の推定が可能となった．この知見から，空間構造がハイパースペクトル画像復元の性能改善に大きく寄与することが明らかになり，空間構造を効果的に表現するグラフの構築を試みた．
また，実測条件を考慮した新しいハイパースペクトル画像復元問題の構築も行い，先験的情報を適切に評価することでこれらの問題を解決可能であることが示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ハイパースペクトル画像（HSI)が持つ物体固有の情報は，地球表面での異常検出に役立っており，医療や農業などのあらゆる分野が抱える課題解決に対しても重要な役割を果たすと注目されている．しかし，HSIは空間解像度が低いという問題がある．本課題では，撮影対象の空間的構造を適切に評価することで，観測の際に犠牲になっていた空間解像度を効果的に推定しており，波長情報の歪みの少ない高精細なハイパースペクトル画像の再構成を可能とした．これにより，今まで空間解像度の低さから適用を見送っていた諸分野に対してHSI利用が可能になり，様々な技術の発展に貢献すると期待される．
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