Optical Architecture Search for Task-Oriented Camera Creation

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本研究プロジェクトの最終目標の達成に向けて、今年度は下記の3つのタスクを実施しました。１．VIS-NIR広帯域ハイパースペクトルデータセットの収集。電動フィルターホイールと冷却カメラに基づくカスタマイズされたスペクトルイメージャーを利用して、多くの自然物と人工物の広帯域ハイパースペクトルデータセットを収集しました。スペクトル範囲は400nmから900nmまでです。可変液晶フィルターを用いて撮影された既存の広帯域データセットと比較して、私たちが収集したデータセットははるかに高いスペクトル精度、空間均一性、及びシーンのバリエーションを有しています。２．３D形状と反射の同時推定。本研究プロジェクトの後期では、フェーズマスク設計やアパーチャ設計のようなオプティカルアーキテクチャサーチを実施する予定です。そのため、3D形状と反射モデルの大規模なデータセットが必要となります。ニューラルレンダリング技術を通じて3D形状と反射を同時推定可能とする新しい方法を提案しました。既存の方法と比較して、提案手法は物体表面のトポロジーを保持することができ、変形を伴う動的な物体の扱いに非常に優れています。３．光学アーキテクチャサーチの初めての試み。私たちは、低照度環境における2つの画像処理タスク、すなわち可視範囲での画像鮮明化と近赤外範囲での画像着色を統合しようと試みました。カメラフィルターの製造は照明スペクトルの設計よりもはるかに高価であることを考慮して、人間の目には見えにくい物理的な制約の下で照明スペクトルの設計に取り組みました。人間の視覚的に不快ではなく、低照度環境で鮮やかなカラー画像の復元が可能とした全自動の照明設計方法が開発されました。最適化されていない照明に対する利点も確認されました。