Kyushu University Academic Staff Educational and Research Activities Database
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Kenji Hara Last modified date:2018.09.02

Associate Professor / Department of Visual Communication Design
Department of Communication Design Science
Faculty of Design


Graduate School
Undergraduate School


Academic Degree
Doctor of Engineering
Field of Specialization
Visual information processing
Research
Research Interests
  • Geometric and photometric modeling
    keyword : computer vision, graphics
    1999.04Geometric and Photometric Modeling for Virtual Reality.
  • Blind image decomposition
    keyword : signal processing
    2005.04Blind Image Separation.
  • Image fusion
    keyword : Non-photo realistic rendering
    2009.04Blind Image Separation.
  • Wide view imaging
    keyword : Yin-Yang Grid
    2012.10Blind Image Separation.
  • Discrimination between graphics and natural images
    keyword : Generalized Gaussian distribution modeling
    2014.04Blind Image Separation.
  • Denoising parameter optimization
    keyword : Natural scene statistics
    2016.04Blind Image Separation.
Academic Activities
Papers
1. Atsushi Morinaga, Kenji Hara*, Kohei Inoue, Kiichi Urahama, Classification between Natural and Graphics Images Based on Generalized Gaussian Distributions, Information Processing Letters (IPL), https://doi.org/10.1016/j.ipl.2018.05.010, 138, 31-34, 2018.10.
2. Kenji Hara, Kohei Inoue, kiichi urahama, Gradient Operators for Feature Extraction from Omnidirectional Panoramic Images, Pattern Recognition Letters (PRL), vol. 54, pp. 89-96, 2015.01, 周囲全体を撮影して一枚の方形画像に収めた全方位パノラマ画像には,空間解像度の不均一性と極における特異点の問題があり,通常の画像処理手法をそのまま適用できないという問題があった.当該論文では,代表的な画像処理オペレータであるラプラシアンエッジ検出オペレータとKitchen-Rosenfeldコーナー検出オペレータを全方位パノラマ画像に拡張することより,上記二つの問題を解決している.提案される手法は,各二次微分オペレータをデカルト座標系から極座標系に修正し,これを陰陽格子と呼ばれる重合格子に適用することにより実現されている(コミュニケーションデザイン科学部門の井上准教授・浦浜教授と共著)..
3. Kenji Hara, Kohei Inoue, kiichi urahama, A Differentiable Approximation Approach to Contrast-Aware Image Fusion, IEEE Signal Processing Letters (SPL), 10.1109/LSP.2014.2314647, vol.21, no.6, pp.742-745, 2014.06.
4. Kenji Hara, Kohei Inoue, kiichi urahama, Generalized Mixture Ratio Based Blind Image Separation, IEEE Signal Processing Letters (SPL), 10.1109/LSP.2013.2265274, vol.20, no.8, pp.743-746, 2013.08, 当該論文では,2枚以上の原画像の線形混合をブラインドに分離するための高速かつ非反復的なアルゴリズムを提案している.従来のブラインド信号分離手法が反復計算を必要とするのに対し,混合画像間の相似変換を線形解析することにより任意数からなる混合信号に対しても適用可能な非反復ブラインド信号分離を実現している.実画像の混合データを用いた実験の結果を紹介し,提案手法の有効性を示している(コミュニケーションデザイン科学部門の井上准教授・浦浜教授と共著)..
5. Kenji Hara, Kohei Inoue, Kiichi Urahama, Resolving Permutation Ambiguity in Correlation-Based Blind Image Separation, Pattern Recognition Letters (PRL), vol. 33, pp. 559-567, 2012.01, 本論文では,混合係数を未知として任意枚数の画像の線形混合の集合から元の画像を分離する手法を提案している.まず,一枚の画像と複数枚の画像の集合との間の重相関を導入したうえで,この重相関に基づき,各混合画像を更新するための連立一次方程式を導出し,この方程式を解く操作と混合画像の循環的な置換とからなる反復計算により元の画像を復元するものである.実画像の混合を用いた実験の結果を紹介し,その有効性を示している(コミュニケーションデザイン科学部門の井上助教・浦浜教授と共著)..
6. Kenji Hara, Ko Nishino, Variational Estimation of Inhomogeneous Specular Reflectance and Illumination from A Single View, OSA Journal of Optical Society of America A (JOSA A), vol. 28, no. 2, 2011.02, [URL], CGやCVの分野において、少数画像列から光源状況と物体表面の反射特性を同時推定する問題は重要であり、特に表面反射特性が空間的に不均一な場合の問題はこれまで未解決であった。本研究は、ある統計的誤差尺度に基づく制約付き最適化問題として定式化を行うことでこの問題を解決したものである。本手法は、光源に対応する鏡面反射が観察されていれば単一の場合も含めて任意の複数光源に適応可能な点で従来手法より優れている。.
Presentations
1. An-shui Yu, Kenji Hara, Kohei Inoue, kiichi urahama, Foreground Enlargement of Omnidirectional Images by Spherical Trigonometry, ICPR 2018, 2018.08.