研究課題/領域番号 |
24800032
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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 | 補助金 |
研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
研究代表者 |
神納 貴生 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10636070)
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研究期間 (年度) |
2012-08-31 – 2014-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2012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 | HDR符号化 / トーンマッピング / 多層符号化 / 物体追跡 / 傷検出 / HDR画像 / 傷検知 / グレースケール化 |
研究概要 |
従来画像に比べ多くの詳細情報を保持する高ダイナミックレンジ(HDR)画像は,物体検出や物体追跡,傷検出など多くの分野での活躍が期待されている.しかし,それらの精度向上と高効率伝送を両立する多層HDR符号化技術は確立されていない. 本研究では,逆処理可能な処理を基にSIFTによる特徴点の追跡精度を向上させるトーンマッピング技術を実現した.この技術の逆処理可能な特性を用いて複数の効果を切り替え,物体検出や物体追跡に対して有効なトーンマッピング画像を選択的に復号可能かつ高効率伝送可能な多層HDR符号化技術を実現した.
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