ハイパースペクトル画像の実応用とサイバー環世界の構築
高光谱图像实际应用与网络环境构建
基本信息
- 批准号:22K12081
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究は,これまでのコンピュータビジョン技術では,実現することが困難であった様々な課題について,ハイパースペクトル画像を利用した解決手法を検討,提案し,ハイパースペクトル画像の可能性と問題を明らかにするものである.本年度は,特に,画素毎分類タスクを主な研究対象とした.画素毎分類とは,1画素のみの情報を用いて,各画素を分類するタスクである.一般的に広く使われているRGB画像では不可能であるタスクである.従来のハイパースペクトル画像を用いたコンピュータヴィジョン研究では,衛星画像のハイパースペクトル画像を対象とした画素毎分類の研究が進められているが,それ以外のコンピュータビジョンタスクについては進められていない.本年度は,一般物体や生体をハイパースペクトルカメラで撮影し,構築したハイパースペクトルデータセットを用いて,画素毎分類研究を実施し,その成果を発表した.画素毎分類研究の分類対象は,青果物や日用品などの一般物体や,人の手などの皮膚画像などとした.また,サイバー環世界システム構築に向けて,VR空間での色の表現の仕方,実画像における三次元画像モデル構築についての研究成果も発表した.サイバー環世界システムは実画像を用いる.本研究課題遂行には,ハイパースペクトル画像処理に関する研究のみならず,実世界を三次元モデル化するような三次元画像処理技術も必要となる.これらの研究より,本研究にて目標としているサイバー環世界システムの構築に必要な要素技術のベースが揃った状態であると言える.
This study aims to explore and propose the possibility of solving the problem of the difficulty of the application of the technology This year's edition of the journal is titled The pixel classification is different from the pixel classification. General RGB portraits are impossible. In the future, the study of satellite images will be carried out in the middle of the study. This year, the general object and organism were selected and analyzed, and the results of the construction and classification of pixels were reported. Pixels are classified into categories of objects such as fruits, daily necessities, general objects, human hands, skin portraits, etc. In addition, the research results of VR space color performance in the construction of three-dimensional graphics are presented. The world is full of people. This research topic carries out research on three-dimensional image processing technology, which is necessary to realize three-dimensional image processing technology in the world. The purpose of this study is to construct the necessary elements of the world system and technology.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ハイパースペクトルデータを入力とした畳み込みニューラルネットワークが抽出した特徴の再構成
使用高光谱数据作为输入重建卷积神经网络提取的特征
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Daiki Akiyama;Tomio Goto;杉尾達也,小篠裕子;岡田純京,小篠裕子
- 通讯作者:岡田純京,小篠裕子
実世界VRシステムのための三次元画像モデル
真实世界VR系统的3D图像模型
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Daiki Akiyama;Tomio Goto;杉尾達也,小篠裕子
- 通讯作者:杉尾達也,小篠裕子
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小篠 裕子其他文献
1次元畳込みニューラルネットワークを用いたハイパースペクトルデータのクラス分類
使用一维卷积神经网络对高光谱数据进行分类
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
菊池 俊基;小篠 裕子 - 通讯作者:
小篠 裕子
葉の3次元点群画像を用いた生育状況に頑健なRe-Identificationのための特徴抽出手法の評価
使用叶子 3D 点云图像评估对生长条件鲁棒性重新识别的特征提取方法
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
本間 喜明,菊池 俊基;小篠 裕子;浅見祐也,長谷川朋子,河野淳也;安藤 隆平,小篠 裕子,郭 威 - 通讯作者:
安藤 隆平,小篠 裕子,郭 威
画像類似度を用いた未知画像検出のためのNon-Maximum Suppression
利用图像相似度进行未知图像检测的非极大值抑制
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
本間 喜明,菊池 俊基;小篠 裕子 - 通讯作者:
小篠 裕子
小篠 裕子的其他文献
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