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■論文No. PI23085
■ページ数 2ページ
■発行日
2023/12/24
■タイトル

深層学習によるライトフィールド画像の再構成に関する研究

■タイトル(英語)

A Study on the Reconstruction of 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)
■価格 会員 ¥220 一般 ¥330
■書籍種類 研究会(論文単位)
■グループ名 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会
■本誌 2023年12月27日-2023年12月28日知覚情報研究会
■本誌掲載ページ 17-18ページ
■原稿種別 日本語
■電子版へのリンク
■キーワード ライトフィールド画像|深層学習|画像再構成|Light field images|Deep learning|image reconstruction
■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、深層学習による画像再構成技術の開発を行う。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3次元画像再構成を深層学習を用いて実現する方法を提案し、その効果と応用可能性を探る。
■要約(英語) This study develops a deep learning-based image reconstruction technique to resolve the trade-off between spatial and temporal resolution in medical Light Field (LF) microscopy. LF technology enables high-precision 3D image processing, facilitating detailed observations in medical imaging diagnostics. We propose a method to achieve 3D image reconstruction from LF images using deep learning, exploring its effectiveness and potential applications.
■版 型 A4
■PDFファイルサイズ 294Kバイト
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