[8a-A23-1~12] CS.2 3.2 情報フォトニクス・画像工学、4.4 Information Photonicsのコードシェアセッション

11:15 〜 11:30奨励賞エントリー

[8a-A23-9] 深層学習を用いた計算機ゴーストイメージング型 Shack Hartmann 波面センサーの測定回数削減

〇(M2)山本 健登¹、後藤 優太¹、仁田 功一¹ (1.神戸大シス情)

キーワード：

計算機ゴーストイメージング、深層学習、波面計測

補償光学に用いられるShack-Hartmann波面センサーの輝点画像取得にゴーストイメージングを応用する手法が検討されている. ゴーストイメージングは微弱光下でも計測ノイズに強い一方, 多数回の測定を要する課題がある. 本研究では深層学習による画像回復を併用し, 250回の測定で高精度な波面計測を実現する手法を提案する. シミュレーションの結果, 波面計測誤差が改善し, 少ない測定回数でも安定した波面再構成が可能であることを確認した.