高速・高解像度撮影を目指したベクトルピクセルイメージング技術の開拓

开发用于高速、高分辨率摄影的矢量像素成像技术

基本信息

  • 批准号:
    22K18803
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-06-30 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究はベクトルピクセルイメージングを開発する.撮像素子には受光素子が並べられたラインセンサを使用する.提案手法は従来のイメージングデバイス(CCDやCMOSカメラ)とシングルピクセルイメージングの両方の利点を有する.CCDやCMOSカメラは高解像度撮影を得意とするが,幅広い波長帯や低光量環境下での撮影は苦手とする.フォトダイオードなどの単一受光素子を使用するシングルピクセルイメージングはその逆の特性となる.提案手法は,高解像度の撮影かつ高速撮影が可能であり,幅広い波長帯や低光量環境下での撮影も可能となる.本年度は、はじめにベクトルピクセルイメージングの原理確認のために、シミュレーションを実施した。シミュレーションでは、物体、拡散板、ラインセンサからなる光学系を想定し、ライン情報を取得し、そのライン情報と元物体の関係を深層ニューラルネットを用いて学習させた。実機でも、同様のことを行い、学習した深層学習ニューラルネットはライン信号から元物体を復元できることを示した。
这项研究开发了矢量像素成像。图像传感器使用其中光接收元件排列的线传感器。该方法兼具传统成像设备(CCD和CMOS相机)和单像素成像的优点。 CCD和CMOS相机擅长拍摄高分辨率图像,但不擅长在宽波长范围或弱光环境下拍摄照片。单像素成像使用光电二极管等单个光接收元件,具有相反的特性。该方法能够实现高分辨率和高速成像,并且还能够在宽波长范围和弱光环境下进行成像。今年,我们首先进行了模拟来确认矢量像素成像的原理。在模拟中,我们假设一个由物体、扩散板和线传感器组成的光学系统,获取线信息,并使用深度神经网络学习线信息与原始物体之间的关系。他们在真机上做了同样的事情,并表明经过训练的深度学习神经网络可以从线路信号重建原始对象。

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)
Vector sensor imaging
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2022.107439
  • 发表时间:
    2023-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Koki Kawamoto;Harutaka Shiomi;T. Ito;T. Kakue;T. Shimobaba
  • 通讯作者:
    Koki Kawamoto;Harutaka Shiomi;T. Ito;T. Kakue;T. Shimobaba
リニアイメージセンサと深層学習を用いた物体識別とイメージング
使用线性图像传感器和深度学习进行物体识别和成像
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川本航旗;下馬場朋禄;塩見日隆;角江崇;伊藤智義
  • 通讯作者:
    伊藤智義
Single-pixel imaging for edge images using deep neural networks
使用深度神经网络对边缘图像进行单像素成像
  • DOI:
    10.1364/ao.468100
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Ikuo Hoshi;Masaki Takehana;Tomoyoshi Shimobaba;Takashi Kakue;Tomoyoshi Ito
  • 通讯作者:
    Tomoyoshi Ito
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