調和解析的方法によるディジタル・フィルタと非線形画像処理の研究及びその応用

调和分析方法的数字滤波器和非线性图像处理及其应用研究

基本信息

批准号：
19H01801
负责人：
新井仁之
金额：
$ 6.66万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

２０２１年度の研究は，新型コロナウイルス感染症拡大のために方針を変更する必要性があった。そのため２０２２年度に繰り越して研究を行った。この変更により，繰り越し延長した２０２２年度は，ディジタル・フィルタの設計や各種の非線形的な画像処理の研究に，人工知能，特にたたみ込みニューラルネットワークを構築して応用することについて研究を進めた。具体的には２次元ディジタル・フィルタや非線形的な画像処理への応用ならびに検証をどのようにすればよいかを検討した。そして，今回のニューラルネットワークの使用用途から，特定のデータを準備して，それをゼロから学習させるためのたたみ込みニューラルネットワークの構築をすることにした。そのため既存のものを参考にしつつ，本研究用のたたみ込みニューラルネットワークの構築を行った。さらに，これに関するプログラミングも何通りか行った。デバッグに時間がかかったが，それも行った。プログラミング言語としては，MATLABを使用した。その理由は，MATLABは本研究の基盤となる視知覚の数理モデリングならびにその各種画像処理への応用に関する研究代表者による研究でこれまで使用してきたものであり，そのプログラムやノウハウを援用できるからである。今回の繰り越し延長により，２０２２年度分の研究の実施のためのたたみ込みニューラルネットワークに関する基盤を作ることができた。また機械学習の学習用のデータの構築など２０２２年度の研究を行うための基盤を準備した。

由于新型冠状病毒感染的蔓延，2021年研究的政策有必要改变。因此，该研究被延续到2022年。由于这一变化，在被延续和延长的2022财年，对数字滤波器和各类非线性图像处理的设计以及人工智能（特别是卷积）的构建和应用进行了研究。神经网络。具体来说，我们考虑了如何应用和验证二维数字滤波器和非线性图像处理。根据神经网络的预期用途，我们决定准备特定的数据并构建卷积神经网络从头开始学习。因此，我们参考现有的卷积神经网络构建了本研究的卷积神经网络。我也做了一些与此相关的编程。调试花了一些时间，但我做到了。 MATLAB 被用作编程语言。其原因是，主要研究者在视觉感知的数学建模（作为本研究的基础）及其在各种图像处理中的应用方面使用了 MATLAB，并且该程序和技术可以被利用。通过这一结转扩展，我们能够为 2022 年研究的实施奠定卷积神经网络的基础。此外，2022年开展研究的基础，例如构建机器学习训练的数据，也已经准备好了。