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村山 真大*; 原園 友規*; 石井 裕剛*; 下田 宏*; 樽田 泰宜
E-Journal of Advanced Maintenance (Internet), 17(2), p.15 - 24, 2025/08
We compared the depth enhancement process and the post-processing of the proposed and existing dataset creation methods. Results show that our depth enhancement process can create a higher quality dataset than that created using the existing method. A network trained on a dataset with our post processing completed the missing area of depth image more correctly and improves accuracy near edges better than the existing method. We also evaluated some post-processing steps for depth enhancement of the trained network.
村山 真大*; 東山 豊大*; 原園 友規*; 石井 裕剛*; 下田 宏*; 大城戸 忍*; 樽田 泰宜
IEICE Transactions on Information and Systems, E105-D(6), p.1211 - 1224, 2022/06
被引用回数：1 パーセンタイル：8.99(Computer Science, Information Systems)High-quality depth images are required for stable and accurate computer vision. Depth images captured by depth cameras tend to be noisy, incomplete, and of low-resolution. Therefore, increasing the accuracy and resolution of depth images is desirable. We propose a method to accomplish pixel-by-pixel noise reduction, depth completion, and super-resolution of depth images. For each pixel in the target image, the linear space from the focal point of the camera through each pixel to the existing object is divided into equally spaced grids. In each grid, the difference from each grid to the object surface is obtained from multiple tracked depth images, which have noisy depth values of the respective image pixels. Then, the coordinates of the correct object surface are obtainable by reducing the depth random noise. The missing values are completed. The resolution can also be increased by creating new pixels between existing pixels and by then using the same process as that used for noise reduction. Evaluation results have demonstrated that the proposed method can do processing with less GPU memory. Furthermore, the proposed method was able to reduce noise more accurately, especially around edges, and was able to process more details of objects than the conventional method. The super-resolution of the proposed method also produced a high-resolution depth image with smoother and more accurate edges than the conventional methods.
大部 誠; 小山 謹二; 黒井 英雄
JAERI-M 82-153, 23 Pages, 1982/11
保障措置の問題に関して、高速炉臨界実験装置の炉心装荷燃料インベントリーを実験的に検証するための技術的可能性を検討した。本目的のために、プルトニウム燃料装荷の試験領域を有するFCAVIII-1集合体を使用した。炉心からのプルトニウム燃料の転用を模擬する6種の装荷様式を選び、検証試験に供した。炉心から移動したプルトニウム燃料は約3.5~5.8Kgである。検証法は、プルトニウム燃料を移動したことにより生ずる核分裂率と
/lの変化を監視する事に依っている。核分裂率は、炉心内に設置した100個の
Pu核分裂計数管と多計数管掃引装置を用いた核分裂計数管法により測定し、一方、/lは2個のヘリウム-3計数管を用いる出力雑音解析法により測定した。検証実験の結果、核分裂率及び/l監視システムは炉心からの移動プルトニウム量を正しく検知している。以上から、本監規システムの使用により炉心装荷燃料インベントリーの検証が可能であるとの結論を得た。
村山 真大*; 原園 友規*; 石井 裕剛*; 下田 宏*; 樽田 泰宜; 香田 有哉
no journal, ,
市販のRGB-Dカメラでキャプチャされた深度画像にはノイズが含まれており、安定した正確なカメラのトラッキングと3D再構成には、高精度の深度画像が必要である。本研究では、複数のデプス画像を融合して高精度なデプス画像を生成するオフラインノイズ除去アルゴリズムを開発し、実世界を連続的に撮影して得られたデプス画像から多数のデータセットを自動生成する手法を開発した。
