2021/06/30 更新

写真a

マツシタ ユウキ
松下 侑輝
MATSUSHITA Yuki
所属
総合科学域総合教育学系 総合教育機構 高等教育研究開発センター 特任研究員
職名
特任研究員

学位

  • 博士(工学) ( 2018年3月   鹿児島大学 )

研究キーワード

  • コンピュータビジョン

  • 画像処理

経歴

  • 鹿児島大学   総合科学域総合教育学系 総合教育機構 高等教育研究開発センター   特任研究員

    2020年5月 - 現在

 

論文

  • Yuki Matsushita, Hiroshi Kawasaki, Teruhisa Takano, Shintaro Ono, Katsushi Ikeuchi .  Joint technique of fine object boundary recovery and foreground image deblur for video including moving objects. .  Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering10338   103380   2017年5月査読

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering  

    DOI: 10.1117/12.2266746

    Scopus

  • Yuki Matsushita; Hiroshi Kawasaki; Shintaro Ono; Katsushi Ikeuchi .  Simultaneous deblur and super-resolution technique for video sequence captured by hand-held video camera. .  2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)   2015年1月査読

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

  • 高野 照久, 松下 侑輝, 小野 晋太郎, 川崎 洋, 池内 克史 .  視界支援用の車載カメラとして使用される魚眼カメラ画像列を用いた超解像の提案 .  生産研究67 ( 2 ) 99 - 104   2015年

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    出版者・発行元:東京大学生産技術研究所  

    自動車のバックカメラや監視カメラで,魚眼カメラの搭載が広がっている.このような魚眼カメラは一般のデジタルカメラに比べて解像度が低く,レンズの収差等による画質の劣化が起こりやすい.本稿では,魚眼カメラの画像を複数枚使った超解像処理により,魚眼カメラで欠損しやすい高周波成分を復元する手法を提案する.そのために,魚眼カメラの歪みを補正して位置合せし,歪補正後の画像で超解像を行う.超解像に用いる劣化行列には,レンズのブラーと歪補正による拡大・縮小を合わせたブラー行列を用いる.実際に魚眼レンズを取り付けたデジタルカメラで撮影した画像を用いて実験を行い,本手法の有効性を確認したので,その結果を報告する.

    DOI: 10.11188/seisankenkyu.67.99

    Web of Science

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MISC

  • 画像処理技術によるプレゼンテーションの振り返り支援システムの開発 : 発表者の動作傾向を基準にした類似度判定 (学習・教授システムの開発・利用/一般)

    松下 侑輝, 森 裕生

    日本教育工学会研究報告集   20 ( 1 )   21 - 27   2020年5月

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    出版者・発行元:日本教育工学会  

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  • 車載カメラ映像の深層学習による都市名の推定:-入力画像の特性が判別性に及ぼす影響の評価-

    山口 莞爾, 福元 和真, 松下 侑輝, 川崎 洋, 小野 晋太郎, 池内 克史

    生産研究   68 ( 2 )   115 - 121   2016年

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    出版者・発行元:東京大学生産技術研究所  

    近年,ドライブレコーダーなどの車載カメラの増加とWeb による画像や動画の共有サービスの一般化により,世界中の都市の風景画像や映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた.これらの情報は,都市の三次元モデル生成への応用や,地図の頻繁な更新,あるいは景観シミュレーションなど,幅広い応用が期待されるが,そのためには撮影された位置の情報が必要となる.しかし,GPS などの位置情報が,必ずしも画像や映像に付加されているとは限らない.そこで,このようなシーン情報から撮影位置を同定する研究が盛んに行われているが,ほとんどの研究は,ある程度の位置が分かっていることを前提に,詳細な位置合わせをするものであった.一方で,世界中の都市を対象として,大域的な位置推定を目指した研究例はほとんど無い.そこで,本論文では世界中の映像を対象として,大域的な位置推定を行うことを目標とする.大域的な位置推定ができれば,既存の詳細位置合わせ手法を適用できると考えられる.提案手法では,Google Street View の画像を学習データとして深層学習(Deep Learning) による認識を行うものとし,認識に際して,カメラごとの特性の違いや,視点の位置姿勢が異なることよる見えの変化に対応するものとした.都市の数が増えると難易度が上がると考えられることから,今回は,主要都市のみを対象として,どの程度の認識が可能か検証を行った.実験の結果,提案手法により,従来よりも高い認識率を実現できることが分かった.

    DOI: 10.11188/seisankenkyu.68.115

    CiNii Article

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  • 解像度が大きく変化する魚眼カメラ画像列における超解像の提案

    高野 照久, 松下 侑輝, 小野 晋太郎, 川崎 洋, 池内 克史

    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア]   2014 ( 35 )   1 - 6   2014年5月

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    出版者・発行元:一般社団法人情報処理学会  

    車両のバックカメラや監視カメラで,魚眼カメラの採用が広がっている.このような魚眼カメラは一般のデジタルカメラに比べて解像度が低く,レンズの収差等による画質の劣化が起こりやすい.本稿では,魚眼カメラの画像を複数枚使って超解像処理を行うことで,魚眼カメラで欠損しやすい高周波成分を復元する手法を提案する.そのために,魚眼カメラの歪みを補正して位置合わせし,歪補正後の画像で超解像を行う.超解像に用いる劣化行列には,レンズのブラーと歪補正による拡大・縮小を合わせた一様なブラー行列を用いる.魚眼レンズを取り付けたデジタルカメラで撮影した画像を用いて実験を行い,本手法の有効性を確認したので,その結果を報告する.

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