講演情報
[14a-K304-9]マイケルソン干渉ゴーストイメージングを用いた散乱媒質内の物体検出
〇Xiafukaiti Alifu1,2、呼延 徳才2、椎名 達雄2 (1.三菱電機、2.千葉大)
キーワード：
イメージング、散乱
散乱媒体における非接触・非侵襲的な物体検出は、生体計測や環境観測の進展に重要な役割を果たす。本研究では、ミケルソン干渉計とゴーストイメージング（MIGI）を組み合わせた新しいセンシング手法を開発し、散乱媒体内での物体の実画像を再構築する。この手法は、ゴーストイメージングの多重照射による測定時間の延長を深層学習で解決し、測定回数を87.5%削減した。また、同等の構造類似性指数（SSIM）を達成するための測定回数が減少し、モデル構築に使用したデータセットに基づく測定時間とSSIMの分析を行った。