• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 研究成果報告書

画素配置の擬似的な不規則化による高精細化と情報量削減を両立する画像システムの研究

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 19K04425
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21030:計測工学関連
研究機関金沢大学

研究代表者

秋田 純一  金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (10303265)

研究分担者 小松 孝徳  明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (30363716)
戸田 真志  熊本大学, 総合情報統括センター, 教授 (40336417)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード集積回路 / イメージセンサ / 画素配置 / 画像処理 / 主観評価
研究成果の概要

本研究は、画像を構成する画素の中で実質的に画像に寄与する領域(有効領域)の位置を擬似的に不規則とすることで、画像の高精細化を目指すものである。それに対して、画像処理という客観的なアプローチと、精細さの知覚という主観的なアプローチの両者について、擬似的不規則画素配置手法の効果を評価した。画像処理については、超解像処理と色モアレをとりあげ、両者について、擬似的不規則画素配置の効果を確認し、より詳細な評価を継続したい。精細さの知覚については、精細さに寄与する画素パラメータの特定を行い、精細さが高くなる画素パラメータの範囲を絞り込むことができ、より詳細な評価を継続したい。

自由記述の分野

集積回路(イメージセンサ)

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究を通して、本研究で用いる擬似的不規則画素という手法は、特に低解像度画像における画像の質(画像処理の精度や画像の精細さ)の低下を抑える効果があることが示された。すなわちIoTやエッジ処理条件下などの、通信速度や情報電送量の制約がある条件下において、扱う画像情報の質を担保する効果があることが示された。それにより、特にこのような画像情報量の制限がある条件下における画像システムの応用分野を広げる可能性があることが示された。

URL: 

公開日: 2023-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi