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多次元信号・画像処理研究室 へ
ようこそ!


本研究室では多次元信号および画像処理の研究を行っています。特に、信号復元、画像解析、組込みビジョンシステムに関する研究を行っています。


研究内容

  • 画像・映像信号のための分析・合成システムの開発と実装
  • 生体ボリュームデータのノイズ除去および復元(共同研究)
  • 車載ミリ波レーダ画像のノイズ除去および復元(共同研究)
  • 伝統的工芸品のバーチャルショーケース開発(受託研究)
  • IoT/AIによる河床状態推定と防災CPS構築(共同研究) など

トピックス

研究プロジェクト

信号処理の概要

音や光などの物理量を加工・圧縮・解析・推定する技術です。

本研究室では特に,画像信号に代表される多次元信号の理論と応用,アルゴリズム開発,システム実装に関して研究を行っています。

スパースモデリングと信号復元

画像を要素画像の重ね合わせでスパース(疎)に表現します。

2000年代以降,このスパースモデリングの考え方が目覚ましい発展を遂げました。間接的なセンシングデータからの計算による標本列生成の性能が向上し,CTやMRI,超音波撮像機器などで標本点の削減や装置の小型化など具体的な成果ももたらされています。

スパースモデリングは,ノイズ除去,ボケ除去,画像修復,超解像など画像復元においても高い性能を与えます。特に,信号の特徴を捉えるフィルタ群を併用する例が多く,離散ウェーブレット変換から派生した指向性変換や冗長変換,事例に基づく学習辞書などフィルタ群の設計や実現にも高い関心が寄せられています。

2010年代,人工知能分野に大きな展開がもたらされました。深層ニューラルネットワーク(DNN)によるパターン識別性能の飛躍的な向上です。この成功の背景には,従来のニューラルネットワークからの構造と設計の改善があります。特に画像を対象としたDNNでは,畳込み構造,すなわち画像フィルタを導入した畳込みニューラルネットワーク(CNN)が効果的に利用されています。

本研究室でも,多次元信号の復元や認識に利用できるフィルタ群の設計法や実装法の研究を行っています。

主な研究プロジェクト

多次元信号の分析・合成に関する汎用的な知識・技術を核として数理的アプローチを重視し応用研究プロジェクトに貢献しています。

関連学協会

お問い合わせ

まずはお気軽にご連絡下さい。

新潟大学工学部
准教授 村松 正吾

Email: shogo ‘at’ eng.niigata-u.ac.jp