視覚は人間が環境からの情報を得るときにもっともよく利用している感覚のひとつです。

デジタルカメラやビデオなどの普及に伴い、デジタル画像処理が必要となる場面も非常に多くなっています。

松本研究室では画像処理研究として、幅広いアプリケーションへの適用を視野に入れた研究を進めており、

■照明変動、雑音に頑健な顔画像からの特徴抽出

■エッジ場解析による画像からの特徴抽出

■非線形フィルタリングを用いた高画質を保持するインパルスノイズ除去

■近接物体のみを知覚する近視カメラに関する研究

などといった複数の研究について研究を進めています。

本研究室では上記のような画像処理研究を通して、視覚情報の仕組みに関する理解を深め、また、開発したシステムを画像認識システムやロボットビジョンなどへと応用していきたいと考えています。

照明変動、雑音に頑健な顔画像からの特徴抽出

照明変動や雑音は顔画像認識にとって、もっとも困難な問題のひとつです。高画質画像では正確に顔認識が可能な認識機構も照明変動や雑音の多い環境での認識は困難になります。本研究では認識システムの前処理としての頑健な特徴抽出技術を開発することで、様々な環境で利用できる顔認識システムの実現を目指しています。

エッジ場解析による画像からの特徴抽出

ベクトル解析の考え方を応用したエッジ場解析という概念を提案し、エッジ画像から回転や発散、平行移動などに対応する特徴抽出を行っています。特にぼけ画像に対してエッジ場解析を適用することによって速度場情報を求めることなく、運動の様子を直接的に検出することを目指しています。

非線形フィルタリングを用いた高画質を保持するインパルスノイズ除去

インパルスノイズを除去するフィルタはこれまでにも多く提案されていますが、その多くは雑音部だけでなく、信号部にも処理を行うため、画像の質が劣化します。この問題を解決するため、エッジ情報などを保持しながら、インパルスノイズを効果的に除去できる簡易なフィルタリング技術について研究しています。

近接物体のみを知覚する近視カメラに関する研究

ロボットの視覚には一般にカメラ画像が用いられますが、その中には必ずしもロボットに必要のない情報がたくさん含まれています。例えば、物体を把持したり、障害物を回避しようとするときには近接する物体の情報だけが取得できれば十分です。そこで、本研究では近接する物体だけを取得できる簡易なカメラ機構の実現を目指しています。