氏名

スギモト ケンジロウ

杉本 憲治郎

職名

講師(任期付) (https://researchmap.jp/7000010165/)

所属

(大学院情報生産システム研究科)

連絡先

URL等

研究者番号
00773483

特許

整理番号:1138

画像識別装置及びプログラム(日本)

鎌田 清一郎, 杉本 憲治郎

特願2010-246946、特開2012- 98191、特許第5582610号

整理番号:1522

画像フィルタ演算装置及びガウシアン・カーネル演算装置並びにプログラム(日本)

鎌田 清一郎, 杉本 憲治郎

特願2014-263701、特開2016-122430

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:

グラフ信号処理における高速デノイジングの基盤構築

2018年-0月-2021年-0月

配分額:¥4160000

研究種別:

画像処理のデザインパターンによる体系化と専用プログラミング言語の設計

2017年-0月-2020年-0月

配分額:¥17680000

研究種別:

多次元画像のスパースフーリエ変換と深層学習の高速化

2016年-0月-2018年-0月

配分額:¥3900000

学内研究制度

特定課題研究

多チャンネル画像のエッジ保存平滑化のための高速な定数時間フィルタの実現

2016年度

研究成果概要:Edge-preserving smoothing filter is a fundamental tool for many applications in image processing and computer visio...Edge-preserving smoothing filter is a fundamental tool for many applications in image processing and computer vision. This research targeted the bilateral filter (BF), which is one of major edge-preserving smoothing filters. The naive BF has the drawback that it requires much higher computational complexity than traditional linear filter such as Gaussian filter. For the last decade, a variety of accelerated algorithms of the BF has been proposed and they have focused on grayscale images, but not on color or hyper-spectral images. We therefore discussed fast algorithms of the BF for multi-channel images.This research presented an efficient BF algorithm for multi-channel images using soft-assignment coding, which is an essential tool in machine learning. In order to accelerated the BF, existing state-of-the-art methods attempted to roughly describe the color distribution of an image by vector quantization or interpolation technique. The proposed method can provide the advantages of both approaches by using soft-assignment coding and achieved more efficient performance. Experiments using the test image set “Kodak Photo CD” showed that the proposed method can run 3.5~4.0x faster than the state-of-the-art methods without a loss in approximate accuracy. We won an IE award since this research outcome was highly evaluated.

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
線形代数大学院情報生産システム研究科2019春学期
確率・統計大学院情報生産システム研究科2019秋学期
凸解析大学院情報生産システム研究科2019春学期
プログラミング基礎大学院情報生産システム研究科2019秋学期
テクニカルプレゼンテーション特別演習大学院情報生産システム研究科2019春学期
テクニカルプレゼンテーション特別演習大学院情報生産システム研究科2019秋学期