メディア信号処理研究室大竹 敢　教授

ノイマン型計算機は、多種多様な情報の処理を可能にする現在の汎用コンピュータの基礎となっていますが、情報化社会の進展によって処理しなければならないデータが非常に大きなものとなっている現在、認識のような複雑な機能を並列処理で行うことは、とても難しくなってきています。こうした背景の中、次世代型情報処理システムの基礎技術として開発された理論が、この研究室が取り上げている「セルラーニューラルネットワーク（Cellular Neural Network：CNN）」です。「セルラー」とは網膜のことで、網膜から大脳視覚野に至る視覚情報処理系のように、センサー処理、画像処理、表示処理がすべて一体となった並列処理伝送系をモデルとしたCNNは、高度な情報処理を高速に行う方法として期待されています。

本研究室では、CNNの理論を応用した実際の画像・映像処理や、高性能なシグマデルタAD変換器の実現について研究をしています。特に、近年の高度な画像・映像処理には欠かすことのできないウェーブレット変換については、CNNによる最適予測を導入した方式をすでに論文として公表しており、現在はその様々な応用について研究を続けています。その中でも、CNNによる最適予測を用いた画像の高解像度化手法が実現すれば、例えば携帯電話のデジカメで撮影した 200万画素の画像がデジタル一眼レフで撮影した1000万画素クラスの高品質画像で復元されることも夢ではありません。