(産総研)は、深層学習を活用して、赤外線画像を優れた色再現性でリアルタイムにカラー化する技術を開発した。視認性の高いセキュリティカメラなどへの応用を見込む。ナノ分光計測研究グループの永宗靖主任研究員は2020年2月、深層学習を活用して、赤外線画像を優れた色再現性でリアルタイムにカラー化する技術を開発したと発表した。視認性の高いセキュリティカメラや、夜行性動物の生態記録などへの応用を想定している。産総研はこれまで、赤外線照明だけを用いて被写体のカラー動画を撮影できる赤外線カラー暗視撮影技術を開発してきた。可視光領域の反射特性と赤外線領域の反射特性における相関関係に基づいた技術である。ところが、その相関関係は弱く、被写体の色を完全に再現するまでには至っていないという。そこで今回、深層学習を用い、赤外線画像をより完全に近い色で再現できる可視光カラー技術の開発に取り組んだ。具体的には、画像の特徴量を抽出して学習できるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)と、時系列情報間の関連性を学習できるRNN(回帰型ニューラルネットワーク)をベースに、輝度情報と色情報を同時に学習するモデルを構築した。実験では、おわんやカップなどの被写体を、赤外線カットフィルターのない通常のカメラで撮影した。ここでは、赤外線を照射して得られた通常の赤外線画像を、CNNを基本とするモデルを用いて可視光カラー化した。して得られた画像は、従来に比べ色再現性が格段に改善されることが分かった。この時の変換時間も約30ミリ秒と極めて速い。出典:産総研カラー画像に比べて学習に時間はかかるが、赤外線モノクロ画像を可視光カラー画像にすることも可能だという。従来の赤外線カラー画像だと、紙や布などの薄い素材は赤外線が透過しやすくカラー化が困難である。これに対し、可視光カラー画像を教師画像として用いた深層学習だと、赤外線モノクロ画像も高い色再現性でカラー化できることが分かった。出典:産総研さらに、ターンテーブル上に赤色、緑色、青色のイーサネットコネクターキャップを載せ、回転中に動画を撮影する実験も行った。ここでは、約38秒の赤外線動画と、教師動画とする可視光動画の各1153コマを用いた。それぞれCNNモデルあるいは、RNNモデルにより学習させ、各学習済みモデルに赤外線動画を入力して、それぞれの赤外線カラー動画を得た。モジュールを開発した。(SEM)中で行うエネルギー分散型X線分光法(EDS)計測を用いた元素分析において、これまでより2桁以上も高い空間分解能で可視化する技術を開発した。(産総研)らの研究グループは、温度が変化すると透明度が切り替わる液晶複合材料を開発した。全透過光量を制御することも可能で、省エネ窓ガラスなどへの応用を見込む。システム設計教育研究センター(VDEC)と共同で設立した。(産総研)は、最高レベルの空間分解能とエネルギー分解能を備えた電子顕微鏡を開発し、原子の振動(格子振動)を波として計測する手法を開発した。(産総研)は、東芝マテリアルや東レエンジニアリング、林テレンプと共同で、可視光と近赤外光を遮ることができる調光デバイスを、大きな面積で作製する方法を開発した。光と熱の出入りを制御できる自動車用調光窓などの用途に向ける。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。