深層学習を用いたライトフィールド画像のための輝度推定手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI24025

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2024/03/11

タイトル(英語): A Study on Luminance Estimation Methods for Light Field Images Using Deep Learning

著者名: 一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学),齋藤 卓(愛媛大学)

著者名(英語): Masaharu Isshiki(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University),Takashi Saitou(Ehime University)

キーワード: ライトフィールド画像|深層学習|輝度推定|Light Field Image|Deep Learning|Luminance Estimation

要約(日本語): 本研究では、医療分野におけるライトフィールド（LF）顕微鏡の利用を背景に、空間と時間の解像度のトレードオフ問題を解決するため、深層学習による輝度推定手法の検討を行う。LF技術は、高精度な3D映像処理を可能にし、医療画像診断において詳細な観察を可能にする。本研究では、LF画像から輝度推定を深層学習を用いて実現する方法を検討し、その効果と応用可能性を探る。

要約(英語): In this study, set against the backdrop of utilizing light field (LF) microscopy in the medical field, we explore deep learning-based luminance estimation methods to address the trade-off problem between spatial and temporal resolution. LF technology enables high-precision 3D image processing, facilitating detailed observations in medical imaging diagnostics. This research investigates the implementation of luminance estimation from LF images using deep learning, examining its efficacy and potential applications.

本誌: 2024年3月14日知覚情報研究会

本誌掲載ページ: 47-48 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 935 Kバイト