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暗闇や逆光でも綺麗に撮影。失敗しても後から修正

画像合成によるノイズ除去。フラッシュ画像(左)の模様とノンフラッシュ画像(中央)の色合いを合成して作り出された画像(右)

情報が欠落した画像データ(左)からの画像の復元(右)。画像のもつ特徴をうまく定式化し、方程式を解いていくと、より綺麗に色ムラを抑えつつ復元できる

夜の星空やホタル舞う幻想的な景色を撮影したけど、思うように写っていなかった。そういう経験はありませんか? 暗い場所での撮影は難しく、ノイズが発生しやすくなります。一方、フラッシュを使えば写りはするものの光量の調整が難しく、景色の色合いは白く薄れがちです。でも画像処理を使えば、フラッシュ画像の模様と普通に撮影した画像の色合いを合成して、綺麗な画像を作り出すことが可能です。白井研究室では、人の目で見た景色の「画質」や「臨場感」の再現を目的として、画像処理の研究を行なっています。

研究から広がる未来

解決すべき課題として、影や光の反射で見難くなった部分を戻したり、ガラス越し写真の映り込みを消したりなどがあります。これらを解決できれば、更に画質が向上し、その応用分野である画像認識を用いた防犯セキュリティーシステムや、ロボットによる人間の代理行動などの精度も向上していくと考えられます。

卒業後の未来像

画像処理というとカメラメーカーを連想しますが、画像処理や画像認識の需要は産業界全体に広がってきていて、電機メーカーや車メーカー等に卒業生を排出しています。また、ゲーム業界などのエンターテイメント分野に進む卒業生もいます。

電子情報システム工学科 白井 啓一郎 准教授 (兼:情報工学科) Link

慶応義塾大学博士課程を経て、2006年より助教、2017年より現職。
研究分野は画像処理や3D形状処理といった多次元信号処理。

【私の学問へのきっかけ】
4年生で研究室に配属されてから画像処理や必要となる基礎学問の面白さにハマりました。1年生の頃に習った微積や線形代数、他学科の数理最適化、扱えるようになれば処理方法に幅が広がります。方程式を解く際の数値計算の仕方によって画質や処理速度が変わるのも面白いですね。

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