慶応義塾大学 理工学部 電子工学科

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山口 拓郎

山口 拓郎

やまぐち たくろう

  • 役職 : 助教
  • 居室 : 25-421
  • 電話 : ( 内線43109 )
  • email :
  • 研究室 URL : http://www.tkhm.elec.keio.ac.jp/

研究キーワード:

画像処理 / 画像高解像度化技術 / 画像補間 / 超解像 / 深層学習

[ 研究の概要 ]

入力低解像度画像から望む解像度の画像を生成する高解像度化技術を中心に画像処理の研究を行っています.数学的な理論から画像品質と処理速度の両立を図る画像補間,深層学習などの学習技術を用いてより高品質な画像生成を図る超解像など,多岐にわたる高解像度化技術を調査し,実利用に向けた高解像度化技術の確立を目指しています.

研究の特徴

方向性関数を用いた画像補間
デジタル画像の解像度は撮影時の機器によって決まるため,古い機器やスマートフォンなどマシンパワーの低い機器で撮影されたものは解像度が低くなっています.そのようなマシンパワーの低い機器でも高解像度画像を得られるような技術として低計算コストな画像補間技術が用いられます.現在の画像補間では色変化の大きい領域が不自然になることが知られています.本研究では局所領域における変化の小さい方向に強く追従する方向性関数を提案し,低計算コストながらも不自然さを抑制した画像生成を可能にしています.

深層学習を用いた超解像
画像処理分野全体で深層学習技術が多くの注目を集めています.高解像度化技術においても例外ではなく,特に高品質を追求する超解像分野において,多数の低解像度と高解像度の画像セットを集めて学習させることで良い成果が得られています.現在の研究ではネットワーク構造はもちろん,入力と出力に何を用いるかということにまで目を向けており,一層の精度向上に期待がなされています.

研究テーマ

  • 方向性関数を用いた画像超解像
  • ガウス-インパルス混合ノイズに対するノイズ除去
  • 深層学習を用いた画像超解像