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講演抄録/キーワード
講演名 2024-11-08 13:40
[招待講演]Deep compressive sensing with coded image sensor
Michitaka YoshidaJSPS)・Daisuke HayashiLioe De XingKeita YasutomiShoji KawahitoKeiichiro KagawaShizuoka Univ.)・Hajime NagaharaOsaka Univ.
抄録 (和) In this paper, we introduce a method of compressed sensing using coded CMOS sensors and the concept of deep sensing. By shifting the exposure timing for each pixel, temporal information can be encoded into a single image, which can then be applied to various tasks by recovering the temporal information through post-processing. Deep sensing is the concept of using an end-to-end neural network to represent sensing and reconstruction in compressed sensing. By jointly optimizing the sensing and reconstruction processes, deep sensing enhances reconstruction quality by enabling more efficient sensing compared to random sampling. We introduce the effectiveness of this approach through applications such as video compressed sensing, human action recognition from coded exposure images, compressed light field observation, and compressed transient image observation with depth map estimation. 
(英) In this paper, we introduce a method of compressed sensing using coded CMOS sensors and the concept of deep sensing. By shifting the exposure timing for each pixel, temporal information can be encoded into a single image, which can then be applied to various tasks by recovering the temporal information through post-processing. Deep sensing is the concept of using an end-to-end neural network to represent sensing and reconstruction in compressed sensing. By jointly optimizing the sensing and reconstruction processes, deep sensing enhances reconstruction quality by enabling more efficient sensing compared to random sampling. We introduce the effectiveness of this approach through applications such as video compressed sensing, human action recognition from coded exposure images, compressed light field observation, and compressed transient image observation with depth map estimation.
キーワード (和) Compressive sensing / Deep optics / Coded exposure image sensor / / / / /  
(英) Compressive sensing / Deep optics / Coded exposure image sensor / / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 48, no. 38, IST2024-56, pp. 20-24, 2024年11月.
資料番号 IST2024-56 
発行日 2024-11-01 (IST) 
ISSN Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IST  
開催期間 2024-11-08 - 2024-11-08 
開催地(和) 森戸記念館 
開催地(英) Morito Mem. Hall 
テーマ(和) 6th International Workshop on Image Sensors and Imaging Systems (IWISS2024) 
テーマ(英) 6th International Workshop on Image Sensors and Imaging Systems (IWISS2024) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IST 
会議コード 2024-11-IST 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Deep compressive sensing with coded image sensor 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Compressive sensing / Compressive sensing  
キーワード(2)(和/英) Deep optics / Deep optics  
キーワード(3)(和/英) Coded exposure image sensor / Coded exposure image sensor  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Michitaka Yoshida / Michitaka Yoshida /
第1著者 所属(和/英) Japan Society for the Promotion of Science (略称: JSPS)
Japan Society for the Promotion of Science (略称: JSPS)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Daisuke Hayashi / Daisuke Hayashi /
第2著者 所属(和/英) Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Lioe De Xing / Lioe De Xing /
第3著者 所属(和/英) Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Keita Yasutomi / Keita Yasutomi /
第4著者 所属(和/英) Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) Shoji Kawahito / Shoji Kawahito /
第5著者 所属(和/英) Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) Keiichiro Kagawa / Keiichiro Kagawa /
第6著者 所属(和/英) Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
Shizuoka University (略称: Shizuoka Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) Hajime Nagahara / Hajime Nagahara /
第7著者 所属(和/英) Osaka University (略称: Osaka Univ.)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-11-08 13:40:00 
発表時間 40分 
申込先研究会 IST 
資料番号 IST2024-56 
巻番号(vol) vol.48 
号番号(no) no.38 
ページ範囲 pp.20-24 
ページ数
発行日 2024-11-01 (IST) 


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