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逆光画像化を用いた深層学習に基づく逆光画像強調

研究課題

研究課題/領域番号 24K15007
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61010:知覚情報処理関連
研究機関電気通信大学

研究代表者

吉田 太一  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (60737914)

研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
キーワード逆光画像強調 / 深層学習
研究開始時の研究の概要

逆光画像強調において,自然画像を逆光画像に変換する方法を提案し,それを基にした深層学習による強調手法を提案する.逆光画像強調は,逆光画像における暗く見づらい領域を自然な明るさに強調する技術である.本研究では,逆光状態でない自然画像を基に,物理モデルに沿ってその一部の輝度値を下げて逆光画像にする方法を提案し,その画像対を用いた深層学習による強調手法を提案する.提案強調手法は,画像処理で有効性が示されている多露光画像化とネットワーク構造を基にして実現される.また,複数人による視覚的な検証を基にした定量的評価方法を導入し提案法の有効性を確認する.

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公開日: 2024-04-05   更新日: 2024-06-24  

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