医用画像処理

臓器の位置関係を考慮した高階グラフカットによる 3D 医用画像の多臓器同時セグメンテーション

本研究では、3次元医用画像に写る様々な臓器を高精度にセグメンテーションする方法を提案する。提案手法は、臓器の隣接情報を学習し、セグメンテーションに用いる。

M. Morita, A. Okagawa, Y. Oyamada, Y. Mochizuki, H. Ishikawa: Multiple-organ segmentation based on spatially-divided neighboring data energy, MVA2015

A. Okagawa, Y. Oyamada, Y. Mochizuki, H. Ishikawa: Multi-organ segmentation by minimization of higher-order energy for CT boundary, MVA2015.

スーパーボクセルを用いた3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーション

医学による診断を支援する手段の1つとして, 3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーションというものがある. 本研究では, この3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーションにスーパーボクセルを用いることで, セグメンテーションの精度を向上を行う.

T. Takaoka, Y. Mochizuki, H. Ishikawa: Multiple-organ segmentation by graph cuts with supervoxel nodes, MVA2017.

多臓器セグメンテーション精度向上のための疑似CT画像生成

本研究では疑似CT画像を生成し，セグメンテーションの学習データに組み込むことで，セグメンテーションの精度を上げることを目的とする。

プロジェクト

画像認識・物体検出

画像編集・生成

3次元復元

医用画像処理

画像認識・物体検出

ランキングロスと分類ロスにもとづくファッションデータの特徴抽出（CVPR 2016）

多様なファッション画像を効果的に分類できる特徴量抽出手法を提案する．提案手法では，ランキングロスとクロスエントロピーロスを合わせて畳込みニューラルネットワークを学習させることで，ノイズが多く含まれるようなデータセットに対しても良好に特徴抽出が行えることを示した．
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Siameseネットワークモデルを用いた画像特徴量抽出（ICCV 2015）

Siameseネットワークモデルを効率的に学習させることで，ロバストな画像特徴量を計算する手法を提案する．提案手法では，モデルに2つの画像パッチを入力し，出力された特徴量の誤差によってモデルを学習させる．また，入力するパッチをその識別の難しさによって分類し，識別が困難なパッチを優先的に学習させることで，SIFT特徴量よりもロバストな特徴量の抽出を実現した．
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Convolutional Neural Network による衛星画像上の地物認識（ICPR2016 Oral）

地球全域を観測する衛星画像から人が目視で地物を判読するのは困難であり、機械学習による解析が求められている。本研究では Convolutional Neural Network による衛星画像上の地物認識手法を提案する。
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Convolutional Neural Network による紙幣の肖像画検出

紙幣がどこの国のものであるかを識別したいとき、「紙幣内に誰が描かれているか（描かれている肖像画は誰か）」によって判断する方法が考えられる。本研究では、肖像画認識の前処理としてCNNを用いた肖像画検出を行う。

年齢推定における服特徴の影響力

顔画像・服画像の特徴量を用いて年齢を推定する問題に対し、1.顔特徴量のみ、2.服特徴量のみ、3.顔特徴量＋服特徴量の3種類を用いた場合のそれぞれの結果を用いて年齢推定においての服の特徴量の有用性を検討する。

石川教授の古い論文は個人ページにあります。

論文

Xin Tan and Hiroshi Ishikawa, "Dataset-Level Directed Image Translation for Cross-Domain Crowd Counting," IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Kuala Lumpur, Malaysia, 2023.

Yusuke Horiuchi, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa. “Differentiable Rendering-Based Pose-Conditioned Human Image Generation,” Proc. Fourth Workshop on Computer Vision for Fashion, Art, and Design (CVFAD2021) at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021, pp. 3921-3925.

Yutaka Momma, Weimin Wang, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, Ryosuke Nakamura, and Hiroshi Ishikawa, "P^2Net: A Post-Processing Network for Refining Semantic Segmentation of LiDAR Point Cloud based on Consistency of Consecutive Frames," Proc. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2020.

Mayu Omiya*, Yusuke Horiuchi*, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, "Optimization-Based Data Generation for Photo Enhancement" (*equal contribution), The 32nd IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019) Workshops, Long Beach, California. June 16-20, 2019.

Ryoji Ogata, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, "Temporal Distance Matrices for Squat Classification," The 32nd IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019) Workshops, Long Beach, California. June 16-20, 2019.

Yusuke Horiuchi, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, "Spectral Normalization and Relativistic Adversarial Training for Conditional Pose Generation with Self-Attention," The 16th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2019), May 27-31, 2019, Tokyo, Japan.

Masayuki Fujitani, Yoshihiko Mochizuki, Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, Hirokazu Kobayashi, Chika Iwamoto, Kenoki Ohuchida, Makoto Hashizume, Hidekata Hontani, and Hiroshi Ishikawa, "Re-staining Pathology Images by FCNN," The 16th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2019), May 27-31, 2019, Tokyo, Japan.

北村嘉郎, 石川博, "高階エネルギー最小化による医用画像セグメンテーション", 電子情報通信学会 和文論文誌D, Vol.J101-D, No.1, Jan. 2018.

Mayu Omiya, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, "Learning Photo Enhancement by Black-Box Model Optimization Data Generation," SIGGRAPH Asia Technical Brief, 2018.

Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, "Real-Time Data-Driven Interactive Rough Sketch Inking," ACM Transactions on Graphics, Volume 37, Issue 4 (Presented at SIGGRAPH2018), Article 98, August 2018.

Kazuma Sasaki, Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa, "Learning to Restore Deteriorated Line Drawing," The Visual Computer (Proc. of Computer Graphics International), 2018., vol 34, 6-8, pp.1077-1085.

Edgar Simo-Serra*, Satoshi Iizuka*, and Hiroshi Ishikawa "Mastering Sketching: Adversarial Augmentation for Structured Prediction" (*equal contribution), ACM Transactions on Graphics, Volume 37 (Presented at SIGGRAPH), Article 11, Janualy 2018.

Kazuma Sasaki, Yuya Nagahama, Zheng Ze, Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, Yoshihiko Mochizuki, and Hiroshi Ishikawa, "Adaptive Energy Selection For Content-Aware Image Resizing," The 4th Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR), Nanjing, China, November 26-29, 2017.

藤谷真之, 望月義彦, 飯塚里志, シモセラ エドガー, 石川博, "画像類似度を考慮したデータセットを用いて学習したCNNによる病理画像の染色変換", 信学技報, vol. 117, no. 281, MI2017-50, pp. 9-14, 2017年11月.

Naoto Inoue, Edgar Simo-Serra, Toshihiko Yamasaki, and Hiroshi Ishikawa, Inoue, "Multi-Label Fashion Image Classification with Minimal Human Supervision," International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops, Venice, Italy, Oct 22-29, 2017.

Moeko Takagi, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, Takagi, "What Makes a Style: Experimental Analysis of Fashion Prediction," International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops, Venice, Italy, Oct 22-29, 2017.

Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa, "Globally and Locally Consistent Image Completion," ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH ), Volume 36, Article 107, July 2017.

Kazuma Sasaki, Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa, "Joint Gap Detection and Inpainting of Line Drawings," The 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2017), Honolulu, HI, July 21-26, 2017.

Ryutaro Kitagawa, Yoshihiko Mochizuki, Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, Hiroshi Matsuki, Naotake Natori, and Hiroshi Ishikawa, "Banknote Portrait Detection Using Convolutional Neural Network," The 14th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2017), May 8-12, 2017, Nagoya, Japan.

Kosuke Fukano, Yoshihiko Mochizuki, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, Akihiro Sugimoto, and Hiroshi Ishikawa, "Room Reconstruction from a Single Spherical Image by Higher-Order Energy Minimization," 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR2016), Cancun, Mexico. December 4-8, 2016.

Tomohiro Ishii, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, Yoshihiko Mochizuki, Akihiro Sugimoto, Hiroshi Ishikawa, and Ryosuke Nakamura, "Detection by Classification of Buildings in Multispectral Satellite Imagery," 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR2016), Cancun, Mexico. December 4-8, 2016.

Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa (2016), "Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification". ACM Transactions on Graphics, Volume 35, Issue 4 (Proc. of SIGGRAPH2016), Article 110, July 2016.

Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, Kazuma Sasaki, and Hiroshi Ishikawa (2016), "Learning to Simplify: Fully Convolutional Networks for Rough Sketch Cleanup". ACM Transactions on Graphics, Volume 35, Issue 4 (Proc. of SIGGRAPH2016), Article 121, July 2016.

Edgar Simo-Serra and Hiroshi Ishikawa (2016), "Fashion Style in 128 Floats: Joint Ranking and Classification using Weak Data for Feature Extraction". The 29th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2016), Las Vegas, Nevada. June 26-July 1, 2016.

Yoshiro Kitamura, Yuanzhong Li, Wataru Ito, Hiroshi Ishikawa (2016), "Data-Dependent Higher-Order Clique Selection for Artery–Vein Segmentation by Energy Minimization". International Journal of Computer Vision, Volume 117, Issue 2, pp 142-158, April 2016.

Tsutomu Inoue, Yoshiro Kitamura, Yuanzhong Li, Wataru Ito, and Hiroshi Ishikawa (2015), "Psoas Major Muscle Segmentation Using Higher-Order Shape Prior". MICCAI Workshop on Medical Computer Vision: Algorithms for Big Data (MICCAI-MCV 2015), Oct. 9, 2015, Munich, Germany.

Tomohiro Ishii, Yoshihiko Mochizuki, Hidemoto Nakada, Ryosuke Nakamura, and Hiroshi Ishikawa, "Surface Object Recognition with CNN and SVM in Landsat 8 Images". The 14th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2015), May 18-22, 2015, Tokyo, Japan.

Naoki Kobayashi, Yuji Oyamada, Yoshihiko Mochizuki, and Hiroshi Ishikawa (2015), "Three-DoF Pose Estimation of Asteroids by Appearance-based Linear Regression with Divided Parameter Space". The 14th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2015), May 18-22, 2015, Tokyo, Japan.

Minato Morita, Asuka Okagawa, Yuji Oyamada, Yoshihiko Mochizuki, and Hiroshi Ishikawa, "Multiple-Organ Segmentation Based on Spatially-Divided Neighboring Data Energy". The 14th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2015), May 18-22, 2015, Tokyo, Japan.

Asuka Okagawa, Yoshihiko Mochizuki, Yuji Oyamada, and Hiroshi Ishikawa, "Multi-Organ Segmentation by Minimization of Higher-Order Energy for CT Boundary". The 14th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2015), May 18-22, 2015, Tokyo, Japan.

Lukas Prasuhn, Yuji Oyamada, Yoshihiko Mochizuki, and Hiroshi Ishikawa, "A HOG-Based Hand Gesture Recognition System on a Mobile Device". The IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2014), October 27-30, 2014, Paris, France.

Yoshiro Kitamura, Yuanzhong Li, Wataru Ito, Hiroshi Ishikawa, "Coronary Lumen and Plaque Segmentation from CTA Using Higher-Order Shape Prior". In the 17th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2014), September 14-18, 2014, Boston, MA, USA.

Hiroshi Ishikawa, "Higher-Order Clique Reduction Without Auxiliary Variables". In the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2014), June 23-28, 2014, Columbus, OH, USA. pp. 1362-1369.

Yoshiro Kitamura, Yuanzhong Li, Wataru Ito, Hiroshi Ishikawa, "Adaptive higher-order submodular potentials for pulmonary artery-vein segmentation". In the Fifth International Workshop on Pulmonary Image Analysis, September 26, 2013, Nagoya, Japan.

Thomas Windheuser, Hiroshi Ishikawa, and Daniel Cremers, "Generalized Roof Duality for Multi-Label Optimization: Optimal Lower Bounds and Persistency" PDF. In the Twelfth European Conference on Computer Vision (ECCV2012), October 7-13, 2012, Firenze, Italy. Lecture Notes in Computer Science 7577, pp. 400-413, Springer-Verlag.

トーマス ヴィントホイザー，石川 博，ダニエル クレマース，「QPBOアルゴリズムの多値化による非劣モジュラエネルギー最小化」(OS9-02)．画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2012)，2012年8月7日，福岡国際会議場．

Hiroshi Ishikawa, "Transformation of General Binary MRF Minimization to the First Order Case" PDF. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 6, pp. 1234-1249, June 2011.

口頭発表等

堀内侑祐, シモセラエドガー, 飯塚里志, 石川博, "Spectral Normalizationを用いた相対的Self-Attention GANによる姿勢条件付き人物画像生成", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2019) , 2019年7月31日, グランキューブ大阪.

Ryoji Ogata, Edgar Simo-Serra, Satoshi Iizuka, and Hiroshi Ishikawa, "Temporal Distance Matrices for Workout Form Assessment," 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2019) , 2019年7月31日, グランキューブ大阪.

藤谷 真之，望月 義彦，飯塚 里志，シモセラ エドガー，小林 裕和，岩本 千佳，大内田 研宙，橋爪 誠，本谷 秀堅，石川 博, "FCNNを用いた病理画像の染色変換", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2018) , 2018年8月8日, 札幌コンベンションセンター.

佐藤 良亮，飯塚 里志，シモセラ エドガー，石川 博, "背景と反射成分の同時推定による画像の映り込み除去", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2018) , 2018年8月8日, 札幌コンベンションセンター.

高橋 宏輝，飯塚 里志，シモセラ エドガー，石川 博, "再帰型畳み込みニューラルネットワークによる航空写真の多クラスセグメンテーション", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2018) , 2018年8月7日, 札幌コンベンションセンター.

近江谷 真由，シモセラ エドガー，飯塚 里志，石川 博, "補正パラメータ学習による写真の高品質自動補正", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2018) , 2018年8月6日, 札幌コンベンションセンター.

尾形 亮二，望月 義彦，飯塚 里志，シモセラ エドガー，石川 博, "SSDによる郵便物ラベルの認識及び高速化", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2018) , 2018年8月7日, 札幌コンベンションセンター.

高木 萌子，シモセラ エドガー，飯塚 里志，石川 博, "ディープラーニングによるファッションコーディネートの分類", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2017) , 2017年8月9日, 広島国際会議場.

高橋 宏輝，飯塚 里志，シモセラ エドガー，石川 博, "再帰構造を用いた全層畳み込みニューラルネットワークによる航空写真における建物のセグメンテーション", 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2017) , 2017年8月8日, 広島国際会議場.

北川 竜太郎，シモセラ エドガー，飯塚 里志，望月 義彦，石川 博, "ディープマリオ", Visual Computing / グラフィクスとCAD 合同シンポジウム, 2017年6月23日, 一橋大学一橋講堂.

近江谷 真由，シモセラ エドガー，飯塚 里志，石川 博, "回帰分析にもとづく補正モデルを用いた写真の自動補正", Visual Computing / グラフィクスとCAD 合同シンポジウム, 2017年6月23日, 一橋大学一橋講堂.

Hiroshi Ishikawa, "Automatic Image Colorization and Rough Sketch Cleanup by Deep Learning", ACCV2016 Area Chairs Workshop（招待講演）, 2016年8月15日, Keelung Evergreen Laurel Hotel, Taiwan.

シモセラ エドガー, 石川 博, "Fashion Style in 128 Floats: Joint Ranking and Classification Using Weak Data for Feature Extraction"（招待講演）, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2016) , 2016年8月4日, アクトシティ浜松.

高岡俊哉, 望月義彦, 石川 博,「スーパーボクセルを用いた3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーション」, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2016) , 2016年8月3日, アクトシティ浜松.

深野 昂祐, 望月義彦, 石川 博,「境界線分に基づく1枚の室内球面画像からの部屋構造推定」, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2016) , 2016年8月2日, アクトシティ浜松.

北川竜太郎, 望月義彦, 飯塚里志, シモセラ エドガー, 名取直毅, 松木洋, 石川 博,「Convolutional Neural Network による紙幣の肖像画検出」, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2016) , 2016年8月2日, アクトシティ浜松.

佐々木一真, 飯塚里志, シモセラ エドガー, 石川 博,「全層畳込みニューラルネットワークを用いた線画の自動補完」, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2016) , 2016年8月3日, アクトシティ浜松.

Hiroshi Ishikawa, "MAP Estimation of Markov Random Fields with Some Applications in Medical Imaging", Probabilistic Graphical Model Workshop: Sparsity, Structure and High-dimensionality（招待講演）, 2016年3月23日. The Institute of Statistical Mathematics (ISM), Tokyo, Japan.

石川 博,「グラフカット：2次劣モジュラ関数最小化でどこまでやれるか」（招待講演）, 第18回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2015), 2015年11月27日. つくば国際会議場.

Hiroshi Ishikawa, "Higher-Order Graph Cuts and Medical Image Segmentation" (招待講演) Mathematical and Computational Methods in Biomedical Imaging and Image Analysis (MCBMIIA2015), Nov. 24, 2015. University of Auckland, New Zealand.

石川 博,「ビジョンにおける離散最適化」（招待講演）第27回RAMPシンポジウム (RAMP2015), 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2015年10月15日. 静岡大学.

深野 昂祐, 望月 義彦, 石川 博, 「高階エネルギー最小化による1枚の球面画像からの部屋構造推定」, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2015), 2015年7月28日, ホテル阪急エキスポパーク.

増田 正博, 望月 義彦, 石川 博, 「時系列スーパーピクセルの軌跡のラベル付けによる動画像の教師なし物体領域分割」, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2015), 2015年7月28日, ホテル阪急エキスポパーク.

深野 昂祐, 望月 義彦, 小山田 雄仁, 石川 博, 「エネルギー最小化による1枚の球面画像からの部屋形状推定」, 情報処理学会 第197回コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会, 2015年5月18-19日, 日本科学未来館.

石川 博, 「最適化としての視覚と認識」（招待講演）, 第6回暗号フロンティアセミナー, 2015年3月18日, 北陸先端科学技術大学院大学.

Hiroshi Ishikawa, "Higher-order Graph Cuts," ACCV2014 Area Chairs Workshop（招待講演）, 2014年9月3日, Nanyang Technological University, Singapore.

石井 智大, 望月 義彦, 小山田雄仁, 石川 博, 「Convolutional Neural Networkを用いた一般物体認識手法の解析」, 情報処理学会 第192回コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会, 2014年5月15-16日, 近畿大学.

岩野 俊介, 小山田雄仁, 望月 義彦, 石川 博, 「多視点照度差画像を用いた光源方向推定」, 情報処理学会 第192回コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会, 2014年5月15-16日, 近畿大学.

森田 皆人, 岡川 明日翔, 小滝 将太, 望月 義彦, 小山田雄仁, 石川 博, 「1階のデータ項を用いた多臓器同時セグメンテーション」, 情報処理学会 第192回コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会, 2014年5月15-16日, 近畿大学.

石川 博, 「グラフカット・その後」（チュートリアル）第16回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2013, 2013年7月29日．国立情報学研究所．

石川 博, 「高階マルコフ確率場における最大事後確率推定」（招待講演）人工知能学会 第87回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), 2012年11月17日．慶応義塾大学日吉キャンパス．

倉持匡佐，望月義彦，石川 博，「SELENEによる高解像度3次元月面モデルのリアルタイム表示」（デモ発表DS-02）．画像の認識理解シンポジウム(MIRU2012)，2012年8月6～8日，福岡国際会議場．

Hiroshi Ishikawa, "Proposal Selection in Higher-order Graph Cuts", Jul. 10, 2012. In 25th European Conference on Operational Research (EURO2012), Vilnius, Lithuania.

Hiroshi Ishikawa. Higher-Order Graph Cut talks in Taiwan, Sep. 16-22, 2011. At Academia Sinica, National Taiwan University, National Taiwan University of Science and Technology, and National Tsing Hua University.

石川 博, "ビジョンにおける高階最適化と学習～ボトムアップアプローチ～"［特別講演］．電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 2010年9月5日．福岡大学.

著書

Hiroshi Ishikawa, "Graph Cuts—Combinatorial Optimization in Vision" (Chapter 2), In Image Processing and Analysis with Graphs: Theory and Practice, Edited by Olivier Lézoray and Leo Grady, CRC Press, July 2012. ISBN: 978-1-439-855072.

Hiroshi Ishikawa and Olga Veksler, "Optimizing Multi-Label MRFs with Convex and Truncated Convex Priors" (Chapter 4), In Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Edited by Andrew Blake, Pushmeet Kohli, and Carsten Rother, MIT Press, September 2011. ISBN: 978-0-262-01577-6.

その他

石川 博, 「コンピュータービジョンの数理」, 数学, 第67巻第2号2015年4月春季号, pp.190-202, 日本数学会.

画像からの3次元復元

Minnaert 則を考慮した小惑星の3次元復元

探査機による小惑星への着陸を行う際，着陸地点の決定に3次元モデルが有用である．本研究では，探査機が撮影した小惑星の画像群から，小惑星の3次元復元を行う手法を提案する．撮影環境や小惑星の反射特性を考慮し，より精度の高い復元を行う．

高階エネルギー最小化による1枚の球面画像からの部屋構造推定（ICPR 2016）

本研究では，1枚の球面画像から，部屋の構造を推定する手法を提案する．球面画像は，周囲360°を写した画像である．提案手法は，1枚の球面画像から，壁や床，天井などの面の境界を見つけ出し，それらの位置関係を推定することを目的とする．

K. Fukano, Y. Mochizuki, E. Simo-Serra, S. Iizuka, A. Sugimoto, H. Ishikawa: Room reconstruction from a single spherical image by higher-order energy minimization, ICPR2016.