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深海採鉱機向けリアルタイム小型イメージングシステムの研究開発を研究課題としている。平成28年度には研究課題に関連して下記の研究を実施し，極めて良好な結果を得た。
(1) 深海採鉱機械には大きな装置を取り付けることができず、採鉱時のノイズが多いため、ソナーで撮った画像の解像度が低い。本研究では、検知範囲を採鉱機周辺の小規模な範囲に限定することにより、LED光源と高解像度４Kカメラを用いた観測システムを構築した。取得画像と提案する粉塵除去アルゴリズムを組み合わせることによって、光が全く届かない深海まで使用可能な装置を開発した。
(2) 申請者らの水中実験においても近赤外線の高い透過性が示されており、近赤外線センサを用いることによって深海採掘機操作時の粉麈の影響を可視光領域より抑えることができた。さらに、従来法を改良し赤外線用粉塵除去アルゴリズムを開発することによって、更なる画質改善が示唆した。
(3) 先行研究では、深海画像の特有な光の散乱や色の退化や粉麈の影響による劣化をスペクトル特性法、重み付きフィルター法、照明の照度不均一さを口径食除去法により改善する新たな画像改善モデルを作成した。海水の特徴、地形、浮遊物、土煙の濁りの影響などを考慮した構成となっているため、効率的に深海画像復元することができた。このシステムは深海底の中高濃度濁度（～20mg/L）やネフェロイド層で撮影の可視化することができた。
(4) 深海４Kビデオカメラで海底を撮影した画像の殆どが解像度の高いものである。しかし、高速リアルタイム通信のため、伝送できる画像のサイズが制限されている。採鉱母船の監視モニターは低解像度の画像を拡大表示するため、低解像度の画像から精細な高解像度の画像を生成する超解像技術が注目されている。本研究では、先行研究で提案した画像超解像技術を再検討し、ノイズ画像に対する超解像技術を開発した。
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