散乱媒体除去に関する研究
霧をはじめとする悪天候時は視界不良による事故の危険性が高まります。これらの対策として、私達の研究室ではPeplographyと呼ばれる霧除去技術を研究しています。この技術は元画像から霧の情報のみを除去し、残った物体情報を強調することで、霧状況下における可視化を達成する技術です。悪天候時における自動運転の実現や、火災現場における消防士の視界確保にも応用でき、社会貢献性の高い研究となっています。詳しくはこちら
医療診断精度の向上を目的とした研究
病気の診断法に血液中の細胞の形状を観測し、形状変化によって病状を特定する診断があります。この診断法をもとに、より詳細に細胞の形状情報を取得することで診断精度が向上できると考え、光学機器で撮影された細胞画像を画像処理で３次元化させる手法をDHM（Digital Holographic Microscopy）と呼びます。従来の顕微鏡では細胞の表面情報しか観測できませんが、DHMによって３次元化することで細胞の側面や裏側の情報が観測できるため、診断に大きく貢献できます。
私たちの研究室では、細胞の撮影環境や画像処理で含まれるノイズの除去やAIによる細胞の自動検出、病気の自動診断システムの開発などの研究に取り組んでいます。詳しくはこちら
細胞画像（赤血球）
赤血球の３次元化
インテグラルイメージングを用いた障害物除去に関する研究
インテグラルイメージングとは、3D情報を持った画像を再構成する手法の1つです。様々な視点から取得した2Dの画像から視差を計算することによって、3D情報を取得します。
自動運転において街路樹などの障害物がカメラに映ることによって，車や人を検出できなくなってしまう可能性があります。インテグラルイメージングでは撮影時に得られる画像ごとの視差を利用して障害物を除去した再構成画像を作成することができます。この技術では障害物に焦点が当たった部分を削除し、多視点からの画像によって補完することで背後の対象物を観測しやすくしています。
私たちの研究室ではこのほかにもインテグラルイメージを用いた深度マップの作成など様々な研究を行っています。詳しくはこちら
2次元バーコードの暗号処理に関する研究
～coming soon～