103画画像像処処理理ななどどのの多多次次元元信信号号にに適適ししたた効効率率的的なな計計算算方方法法のの開開発発最近の研究トピックス深層学習など機械学習に基づく画像処理が普及し、ノイズ除去や超解像のような比較的単純な課題においては、良い処理結果が得られるようになりました。一方、困難な課題として、広い範囲で非一様に生じるボケの除去、及び、窓ガラスに写り込んだ写り込みなどの成分分離などが残されています。弊研究室では、成分分離に興味を持ち、その解決に取り組み始めています。（はっきりとした）パタンが写り込んだ画像であれば、その影響できる方法を信号処理の国際会議にて発表しました。このような方法の処理精度と処理速度の向上を目指しています。（参考URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8081465）弊研究室は、信号処理と画像処理の他にも、それらに関連する基幹的な計算方法、問題のモデリング方法、問題解決アルゴリズムの設計などを扱っています。そのため、他分野の研究室からの依頼を受けて、他研究室の課題の解決方法をアドバイスするなどの協力も行っています。研究キーワード画像・信号処理 ・ カラー画像処理 ・ 復元処理 ・ 成分分離 ・ 数値最適化私私のの学学問問へへののききっっかかけけ准准教教授授 白白井井 啓啓一一郎郎顔写真を配置顔写真を配置研研 究究 シシ ーー ズ共同研究・外部資金獲得実績パタン成分の特徴づけ法の開発」（科研費基盤C）異値分解の高効率計算法の開発」（科研費基盤C）ム」（熊本大学および民間企業との共同研究）同研究）化」（科研費基盤A 分担）知の結集」（科研費基盤S 分担）組み込み」（科研費基盤C 分担）研研究究かからら広広ががるる未未来来卒卒業業後後のの未未来来像像特にゲームの分野において顕著ですが、4Kサイズの画像を１秒間に120枚処理することが求められており、画像の処理に対する効率化が必要とされています。将来的には８Kサイズを秒間240枚処理できるようになるかもしれません。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。色の補正：赤,緑,青 の色の値を３次元の座標とみなして、 ３次元の色空間を変形させることで、画像の色を変化させており、色空間の適切な変形方法を開発しています。画像認識に適した色成分の抽出：木 札に書かれた文字を認識しやすいように、 木目を低減しつつ文字部分が強調される成分を自動的に抽出する方法です。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を認識しました。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などを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。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。QRを配置QRを配置多次元信号処理（色数の多い画像や３Ｄ形状データの処理）が研究対象です。画像データは画素と呼ばれるマス目に色が並んでいて、高校数学でいうと (x,y) の２次元座標に、 赤・緑・青の３次元のデータ (r,g,b) を持つ、多次元のデータです。一般的には (x,y) 座標空間で処理をすることが多いですが、本研究室では (r,g,b) 座標空間を介して効率よく処理する方法の開発に取り組んでいます。また、過去に文書画像認識の研究に関わっていたため、画像認識の開発にも関わることがあります。 カラー画像処理、カラー画像特有の性質を利用した画像処理 画像認識の精度向上を目的とした前処理としての画像処理 画像認識用のアルゴリズムの開発画画像像信信号号処処理理にに関関すするるもものの 「画像中のパタンノイズ分離法と周波数スペクトルを用いた 「画像復元処理における局所領域ごとの逆問題解法および特画画像像認認識識にに関関すするるもものの 「Laplacian of Gaussian filterを用いた工学的解析技術による中皮腫の客観的判別分析」（医学部保健学科との共同研究） 「熊本城の崩落石材の元の所在特定ができる画像称号システ 「小切手からの磁気インク文字読み取り」（民間企業との共 「画像処理による欠陥検査」（民間企業との共同研究） 「平城宮・京跡出土木簡とその歴史環境のグローバル資源 「木簡など出土文字資料の資源化のための機能的情報集約と 「文書解析・認識ｵｰﾌﾟﾝｿｰｽ OCRopus への数式認識ﾓｼﾞｭｰﾙの画像を配置画像を配置
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