| 研究課題/領域番号 |
05650037
|
|---|
| 研究機関 | 東京工業大学 |
|---|
研究代表者 |
大山 永昭 東京工業大学, 工学部, 教授 (50160643)
|
|---|
| 研究分担者 |
山口 雅浩 東京工業大学, 工学部, 助手 (10220279)
本田 捷夫 千葉大学, 工学部, 教授 (10016503)
|
|---|
| キーワード | イメージング・システム / 電子カメラ / 画像復元 / 画像再構成 / 液晶レンズ / コンピュータ・ビジョン / 連続-離散モデル / 電子ズ-ム |
|---|
| 研究概要 |
本研究の目的は、人間の持つ高度な視覚機能をモデルとし、レンズなどの光学系とデジタル画像処理系を組み合わせることで高性能なイメージング装置を開発することであり、以下の点を中心に研究を行った。
(1)ディテクタに撮像された離散的なデータから連続空間の物体を再構成する手法であるGARDS(Generalized Analytic Reconstruction from Discrete Samples)を電子カメラ系に適用することで、光学系の収差などに起因するスペースバリアントな劣化などを復元できることを計算機シミュレーションにより明らかにした。
(2)画像再構成に必要な光学系の特性を、モニタに順次表示した多数のパターンを電子カメラで撮影することで測定する方法について検討を行い、再構成に必要な情報を得る条件を明らかにした。また、直線や点等の既知のパターンを撮像することにより、学習によりイメージングシステムの特性を自動的に再構成に利用する方法を開発し、レンズ系の軸ずれなどの障害を自動的に補償できることを示した。
(3)そして、光学系に液晶レンズを後処理系に計算機を用いた統合システムを作成し、上記の手法に関して実験的に検討を行った。そして、フォーカス調整機構を用いずにズ-ミング機能を実現できること及び、学習機能を導入することにより歪み劣化を自動的に補償することができることを実験的に示した。
人間の視覚系では水晶体により発生する歪みなどを網膜以降の神経回路網による処理で補償することにより小型の系で高い機能を実現しているが、本研究により、画像再構成及び学習などの技術を用いることで人間の視覚系に近い小型の高機能で柔軟なイメージングシステムを実現できる可能性を明らかにした。
|
