2015 Fiscal Year Research-status Report
画像のカラリゼーション法に基づくロバスト超解像深度情報復元手法の研究
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15K00246
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
小西 克巳 工学院大学, 情報工学部, 准教授 (20339138)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古川 利博 東京理科大学, 工学部, 教授 (00190140)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 深度画像 / 画像処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、高解像度のカラー画像と、極めて低解像度の深度情報から、高解像度の深度画像復元法を提案することが目的である。我々は、すでに提案している画像のカラリゼーション法に基づき、すでに高解像深度画像復元法を提案している。この提案手法では、高解像画像の輝度値と低解像度の深度画像を利用して高解像度の深度画像を復元している。本年度は、この手法を拡張し、 輝度値のみではなく色情報(RGB または YCbCr 情報)を利用することで、より精度の高い高解像度の深度画像復元手法を導出した。具体的には、画像の色情報と深度情報を関係を表す関数（単調増加な関数）を提案し、この関数を等式制約として与えた最適化問題として深度画像復元問題を定式化し、この問題を解くことで高解像度の深度画像を復元する手法である。定式化された問題は、線形制約下での凸２次計画問題である。本研究では、高速に超解像深度画像を復元することが目的であるため、同問題をラグランジュ緩和により緩和し、無制約の凸２次計画問題を導出した。この問題は、擬似逆行列を求めることで解くことができるため、高速に求解可能である。様々な画像（カラー画像と深度画像）、および、論文誌に掲載されている他の提案手法で用いられたものと同じ画像に対し提案手法を適用し、他の手法と比較することで、他の手法よりも提案手法の方が精度良く高解像度の深度画像が復元可能であることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画通りに進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、深度画像復元に利用する高解像カラー画像に前処理をすることで、深度画像復元の精度向上を目指す。
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| Causes of Carryover |
あと２件の国際会議の発表を予定していたが、採択とならなかったため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
国際会議２件の発表を行う。
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