確率的な５次元テンソル光線空間に基づく映像からの写真現像

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K19813
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 名古屋工業大学
• 研究代表者: 福嶋 慶繁 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80550508)
• 研究期間 (年度): 2018-06-29 – 2021-03-31
• キーワード: 画像処理 / エッジ保存平滑化フィルタ / バイラテラルフィルタ / ガイデットフィルタ / SSIM / Bayer画像処理 / 乱択アルゴリズム / ジョイントバイラテラルアップサンプル

研究成果の概要

本研究は，「カメラの設定を行い，被写体を視野に収めてからシャッターを切る」というこれまでの常識的な撮影方法から，「カメラの設定値を変えながらビデオを撮影し，後から計算処理で所望の状態の画像を現像する」という撮影のパラダイムを変えることで，今まで以上の画質と高い臨場感，機能性を実現する撮影方法の確立を目指す．研究の結果，連続する画像群から高性能な現像処理を実現した．

自由記述の分野

画像処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では，大別して４つの研究成果を上げた．１つめは，近年の画像処理の基幹的な役割を果たすエッジ保存平滑化フィルタの代表的なフィルタであるバイラテラルフィルタの高速化を実現した．2つ目は，画像処理結果をサブサンプリングし，それをエッジ保存平滑化フィルタを使って高精度にアップサンプルすることで高速かつ高性能な任意の画像処理の高速化を実現した．ほかにもランダムサブサンプルによっても高速化した．3つ目は，代表的な画質評価指標であるSSIMやMS-SSIMの計算を高速化した．最後に，連射したBayer画像群から直接的に高品質の画像を現像する方法を実現した．