AlxisDataBlog-画像処理


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世の中には非常に多くの種類のデコンボリューションが存在します。長年の研究によって、既に優秀なアルゴリズム代表的なアルゴリズム等の格付けが済んでしまっており、分野全体の様相はレッドオーシャンを経て廃退したと考える人も多いのではないでしょうか。


デコンボリューションはハードウェアの制御を補うような使われ方が多く、したがってそのような使われ方ではハードウェアの性能向上によって淘汰されていく技術なのかもしれません。


研究資産の価値が低くなりつつあるデコンボリューションですが、実は絶対に触れてはならない「タブー」が 2 つ存在することはご存じでしょうか。


一つ目のタブーは計算量の問題に触れることです。不良設定問題を扱うことの多いデコンボリューションではトライアンドエラーのループ処理が欠かせません。この部分の計算コストは初めから見積もられており、プラスアルファ部分の計算量圧縮は時折見受けられますが、本質的な部分に関する研究は皆無です。


CPU 等の性能向上が計算量の問題を解決するのではないか、と考える人もいるかもしれません。しかし、画像分野ではそもそもの入力量が年々指数関数的に増加しています。計算量の問題はこれから先も残り続けます。


二つ目のタブーは遮断周波数の問題に触れることです。光学像はレンズの開口で制限されているため、光学像のスペクトルは或る周波数(これを遮断周波数と呼ぶ)以上の領域で完全に消えてしまっています。デコンボリューションの研究は、必ず遮断周波数の内側に限定する形、若しくは遮断周波数が存在しないような、光学モデルを前提としない形で行なわれます。


遮断周波数の原因を還元していくと、量子力学の観測問題に行き着いてしまいます。数学者物理学者がこの問題に挑むことはあり得ますが、画像処理のスコープから大きく外れており、タブーとなっています。


常識というものはつまらないですね。この常識を破壊する研究はあるのでしょうか。


私たちは、日々この常識を打ち崩すために奮闘しております。「従来よりも改善する」ではなく「常識を破壊する」というムーブメントが起きれば、デコンボリューションは新たなブルーオーシャンを見出すことができるのかもしれません。(written by J.Nishigata)


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デコンボリューションの理論と現実

AlxisDataBlog-数学・物理学


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今後の光学について考えるということは、我々にとってはデコンボリューションの研究の位置付けという意味もあります。デコンボリューションの話題を再開させるにあたり、確認しておくことにしましょう。


さて、幾つかの視点から今後の光学について考えてみましょう。まず最初は、眼の進化という視点で考えてみます。


我々の眼、すなわちレンズ眼の発現から既に数億年のブランクがあるわけですが、その間に我々の眼の使い方は脳の機能の支えられ大きく変化しました。よくある SF 作品で描写されるように、人類のテクノロジーを超えた存在は肥大化した眼と脳で誇張表現されることが多いですね。ただ、この表現は今の人類の機能からインクリメンタルに到達し得るので、光学的に意義のあるものではありません。


では、ソフトウェア的にはどのように考えられるでしょうか。光学のパラダイムが大きく変化した量子光学以来約 100 年。この間に我々の光学理解は、観測問題を内包する形で大きく進みました。こちらは非常に期待できると思います。


さて、ハード・ソフトの両面から光学を考えることができるのですが、近年の科学技術の進歩により我々はもう一つの視点も得ることができるようになっています。それは、眼と脳を代替する技術としてのカメラとコンピュータに依ります。我々は眼で得られた情報を新しいソフトウェアでもって脳で解析することはできませんが、カメラで得られた情報を新しいソフトウェアでもってコンピュータで解析することはできます。すなわちハードとソフトの良いとこ取りができるわけですね。


科学技術は、アナログ画像・デジタル画像・ネットワークを介した画像を経てインテリジェンスとしての画像の時代に突入しています。


デコンボリューションの位置付けは最後の科学技術的なパターンですね。光学的にラディカルに意味のあるアルゴリズムを発明したいものです。


さて、次回からは再び本格的にデコンボリューションの話題を再開したいのですが、その前にデコンボリューションの課題を整理しておこうと思います。(written by J.Nishigata)


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光学の歴史