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
- 来源:
- 关键词:
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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