Shinichiro Omachi 研究室
主宰者：Shinichiro Omachi
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Omachi研究室では、画像処理と深層学習を用いて、低品質画像から高品質な画像を復元する技術を中心に研究を展開しています。特に、圧縮による品質劣化の改善、解像度の向上、ノイズ除去といった画像復元タスクに取り組んでいます。赤外線画像、医療画像、歴史的文書画像、テキスト領域を含む自然画像など、様々な種類の画像に対して、ニューラルネットワークベースのアプローチを適用しています。
研究の手法としては、生成モデル（GAN、拡散モデル）、トランスフォーマーを用いた特徴抽出、ウェーブレット変換などの周波数領域処理、参照画像を活用した超解像技術など、複合的なアプローチを採用しています。特に低ビットレート圧縮環境では、知覚品質と歪みのバランスを取ることに力を入れており、セマンティック情報の活用やテクスチャ転送による自然な画像復元を実現しています。
また、画像内の重要領域検出、歴史的文字認識、シーン理解といった応用的な課題にも取り組んでおり、画像解析・認識の基盤技術として画像品質向上技術を位置づけています。これらの研究成果は医療診断支援、文化財デジタル化、監視・センシング応用など、実世界の問題解決に貢献することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（31 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2025.3614673
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112550
- DOI: https://doi.org/10.1108/atsip-06-2025-0055
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113306
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.111449
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3522238
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg59268.2024.10582026
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv57701.2024.00288
- [2024] Learn from orientation prior for radiograph super-resolution: Orientation operator transformerDOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.108000
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- DOI: https://doi.org/10.3390/info15110718
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevx.14.041026
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57108.2024.10655179
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24196166
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308755
- [2024] Semantically-Guided Image Compression for Enhanced Perceptual Quality at Extremely Low BitratesDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3430322
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4332111
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110181
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23218861
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13126962
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109696
- DOI: https://doi.org/10.1109/tip.2023.3326685
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3211260
- DOI: https://doi.org/10.1109/iicaiet55139.2022.9936860
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2022.3167048
- DOI: https://doi.org/10.4036/iis.2022.a.06
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21041232
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2021.3101932
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw53098.2021.00214
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