| 研究課題/領域番号 |
22H03607
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
下馬場 朋禄 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (20360563)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | ホログラフィ / 深層学習 / ホログラフィックディスプレイ / 3次元ディスプレイ |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，次々世代のディスプレイ技術と期待されているホログラフィック3次元ディスプレイの映像処理パイプラインの最適化を行い,その基盤技術を確立する．具体的には，パイプラインの各工程で課題となっている，(1) ホログラム計算の高速化，(2) 高画質な再生像を得ることができるエンコーディング技術（ホログラム表示素子の特性に合わせたデータに変換する技術，(3) 極めて簡易な光学システムの実現，について研究開発を行う．
本年度は，（１）に関して，ポリゴン法の高速計算，分離可能畳み込み計算による点群ホログラム計算の高速化を行った．（２）に関しては，本分野で一般的に使われる二重位相ホログラムと申請者のグループが開発を行ったバイナリ振幅符号法の比較を行った．また深層学習を使った画質改善法についても検討を行った．（３）に関しては周期的な構造を持つホログラフィックディスプレイを検討中である．
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| 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
上記にも書いたが，本年度は，（１）に関して，ポリゴン法の高速計算において解析解を使った光伝搬，隠面処理，陰影処理などを検討し成果発表を行った．分離可能畳み込み計算による点群ホログラム計算の高速化について，物体点の向きを考慮することで更に高速化が可能であること，また，この手法が回路化に適していることを検討し成果発表を行った．（２）に関しては，本分野で一般的に使われる二重位相ホログラムと申請者のグループが開発を行ったバイナリ振幅符号法の比較を行った．光学実験により，バイナリ振幅符号法が回折効率が高いことを確認した．また深層学習を使った画質改善法についても検討を行った．これは，計算高速化のために低画質なホログラムを計算し，深層ニューラルネットにより高画質なホログラムに復元できることを示した．（３）に関しては周期的な構造を持つホログラフィックディスプレイを検討中であり，現在，理論式の構築を行っている，
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は，（１）に関して，ポリゴン法および点光源法の高速化を更に行う．また分離可能畳み込み計算のFPGA実装を開始する．深層学習でRGB画像のみから，奥行きをもつホログラムを直接推論する研究にも着手する．（２）に関しては，本分野で一般的に使われる二重位相ホログラムと申請者のグループが開発を行ったバイナリ振幅符号法の比較について学術論文誌に成果を発表する．．また深層学習を使った画質改善法についても検討引き続き検討を行う．（３）に関しては周期的な構造を持つホログラフィックディスプレイを検討中であるが，基礎的な光学実験を開始する．
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