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2015 年度 実施状況報告書

大規模天体画像群の重なり領域に基づく時系列解析による変光星の検出

研究課題

研究課題/領域番号 15K12068
研究機関中京大学

研究代表者

目加田 慶人  中京大学, 工学部, 教授 (00282377)

研究分担者 高妻 真次郎  中京大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (60584183)
道満 恵介  中京大学, 工学部, 講師 (90645748)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード画像 / 天体画像 / パターン認識
研究実績の概要

天文データ解析支援技術の一つとして,大規模な天体画像群を時系列解析することで変光星や突発天体を自動的に発見し,追跡するフレームワーク実現のために,画像処理・パターン認識技術の開発を目的としている.本年度の研究課題は3点に要約される.(1)天体画像間の重なり領域に着目した画像同士の位置合わせ.(2)重なり領域内の変化検出.(3)大規模実験.(1)については,従来提案していた領域ベースのマッチングに加え,特徴点ベースのマッチング手法を開発した.これにより,赤緯の高い位置の画像に見られることが多い,画像の回転ずれにも対応することが可能となった.このことは国際学会で発表し,Best Paper Awardを受賞している.またこれに,天体画像のヘッダに含まれる位置情報を基に粗いマッチングを加えることで,計算時間を大幅に削減することができた.(2)に関しては,(1)の位置合わせ精度向上を受けてその初期的な検討をおこなった.天体画像には雑音だけでなく人工的な衛星なども写ることがあり,それらの変化を自動で検出することは困難ではあるが,いくつかの既知の変光星が検出可能であることは確認できた.(3)に関しては,前述した計算時間の削減を受けて現実的な段階に来ている.画像データサーバとの通信や画像の自動展開などを解決し,次年度には実施可能と考える.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

大規模実験がまだ実施されていないものの,大規模実験に必要な個々の処理の高速化や処理の簡略化は実現できている.サーバとの通信を自動でおこなう環境が構築できなかった場合,画像取得をオフラインで実施しておくことで,大規模実験自体は十分に実施可能である.

今後の研究の推進方策

位置合わせの高精度化と高速化は実現できたため,研究の達成事項2である「重なり領域における微細な変化点の検出」に一層注力をする.解析対象の大きさや画像のノイズ量に比べると,天体の変化による差異は非常に小さなものであるため,既知の変光星の位置で変化の特性を再調査することから始める.またこれと平行して,大規模実験のための環境整備もおこなう.

次年度使用額が生じた理由

当初予定していた研究用コンピュータの調達額が減少したことによる.減少分は大学等の研究予算や他の研究予算で購入したコンピュータで代用が可能であったからである.

次年度使用額の使用計画

繰り越し分については,研究の進捗に合わせてながら大規模実験のための環境整備に充てる.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2016

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Landmark-based detection of the overlapping region between astronomical images2016

    • 著者名/発表者名
      Kenichi Matsumoto,Hideki Sato,Keisuke Doman,Shinjirou Kouzuma,Yoshito Mekada
    • 学会等名
      2016 Int. Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT)
    • 発表場所
      Busan, Korea
    • 年月日
      2016-01-06 – 2016-01-08
    • 国際学会

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公開日: 2017-01-06  

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