研究室紹介スペシャルコンテンツ2026

研究室名が造語のためイメージしにくいかもしれませんが， 本研究室では，コンピュータがカメラを通してシーンを理解するコンピュータビジョンと， コンピュータが映像を生成するコンピュータグラフィクスを二本柱としています． コンピュータビジョンでは，対象物体の三次元形状・色・材質などを推定し， コンピュータグラフィクスでは，実物の質感を再現することで，実物と見分けのつかないCGの生成を目指しています．

また，聞きなれない言葉かもしれませんが，コンピュテーショナルフォトグラフィも重要な研究テーマの一つです． カメラによる撮影に計算処理を組み合わせることで撮影原理そのものを拡張し， 従来とは異なる方法でカメラの性能を高める技術です． 通常のカメラでは撮影できない視覚情報を可視化，つまり見えないものが見えるようになることから， 産業界からも注目を集めています．

さらに，近年は深層学習（ディープラーニング）にも注力しています． 光の物理現象を無視するのではなく，物理モデルに基づいた学習や， 本研究室が得意とする高度な光センシング技術と組み合わせた研究を進めています，

競争的資金によるプロジェクトが複数進行中しており， 併せて複数の企業と共同研究も進めています． 基本的には，これらの研究プロジェクトに関連した複数の研究テーマが提示され， 学生がその中から自由に選択する形式です． 一方で，学生自身が強い関心を持つテーマを主体的に設定することもあります．

なお，競争的資金によるプロジェクトは，分光カメラ，Time-of-Flightカメラ，熱カメラなど， 特殊なカメラを使った研究が多く行われています．

2025年度の修士論文の題目です．

• 幾何変換のガウス混合による離散渦構造の低次元モデリング
• 深度変換と線画変形を用いたビデオ拡散モデルによるアニメ中割り生成
• 単眼深度推定モデルのテスト時最適化によるDepth from Focus
• 低解像度遠赤外線画像を用いた人物の状態推定
• 正面復元画像を参照とする微分可能レンダリングと拡散モデルを用いた泉崎横穴3Dモデルの仮想修復
• イベントカメラを用いた部分開口エピトロコイドサンプリングによる光線空間計測
• 岩盤と顔料の潜在変数の学習による泉崎横穴の分光壁画解析
• 移流のコンパクトな連続関数表現を用いた数値気象モデルの４次元可視化

2024年度の修士論文の題目です．

• 非剛体位置合わせのためのニューラル幾何変換場の提案
• 分光計測を用いた近代作家の草稿における塗りつぶされた文字の可視化
• Arbitrary Viewpoint Event Camera Simulator Based on a Neural Radiance Field
• 拡散モデルとニューラル場を組み合わせた共焦点画像の高速な奥行補間
• リアルタイム降水予測のための幾何変換場による球面上での雲の流れの推定
• 反復的位相回復による物体の光軸方向の位置ずれにロバストなレーザスペックル認証
• 岩石薄片ベースの空間波長フィルタと自己ガイド画像を用いたワンショット分光撮像
• 液晶可変リターダを用いた染料符号化による高効率蛍光多重イメージング
• 金属切削面のCG表現における傷の強調方法の検討
• 光伝播計測に基づく貼り付いた写真乾板の非破壊的分離

2023年度の修士論文の題目です．

• Sensor Pose Estimation from Low-Resolution SPAD Sensor Measurements
• アニメ線画のパッチベース自動彩色における同一色領域と色ラベルの同時推定
• 反射光と透過光の計測に基づく貼りついた紙に書かれた文字の分離
• カメラパラメータを考慮した深層 Depth-from-Defocusによる奥行推定
• イベントカメラを用いた人物姿勢推定結果の更新によるレイテンシ補償と精度向上
• 金属切削面の傷の可視化
• 来の形態予測: 機械学習モデルを使用してオルガノイドの発達をシミュレーションする
• 一対のウェッジプリズムを用いた屈折型リサージュ光学系による光線空間計測
• サーマルカメラを用いた環境変動要因を利用した土壌の含水状態推定
• レーザスペックルを用いた物体認証における位置ずれに対するロバスト性の向上

学生一人ひとりに異なる研究テーマが割り当てられます． ただし，各自が完全に独立して研究を進めるのではなく， 類似した研究テーマごとにグループを構成し，ツールやアイデアを共有しながら研究を進めます． 週に１回グループミーティングを実施し， 現在の取り組み状況を報告したり，困っていることを相談したり， わからないことを質問したりしています．

さらに，全員参加のミーティングも週１回あり， 数名が学会発表形式で各自の研究進捗状況を発表したり， 最新の国際会議の論文の内容を紹介します． これにより，自分の研究テーマだけではなく， 研究室全体の取り組みを理解することができ， 世界の最先端研究にも触れることができます．

光計測が主要テーマの一つとしているため，カメラ・レンズ・光源などが充実しています． 特にカメラについては，民生用の一眼カメラに加え，分光カメラ，深度(ToF)カメラ， さらに熱（遠赤外）カメラなどの特殊な機材も揃えています． また，環境光の影響を受けない広い暗室を備えており，多様な光計測が可能です．

深層学習には強力なGPU計算資源が不可欠です． そのため，本研究室ではクラウドサービスに加え， 自前のGPUを多数整備し，常時実験を行える環境を構築しています．

• RTX Pro 6000 (96GB) x 4
• A6000 (48GB) x 3
• A100 (80GB) x 2
• RTX6000 Ada (48GB) x 7
• Quadro RTX8000 (48GB) x 2

博士前期課程の修了生は約80名です． 主な就職先は，グループ会社も含めると， パナソニック関連11名，三菱電機4名，ソニー関連6名，日立関連3名，NECなど， 電機メーカー系が多いようです． カメラに関連した研究をしていることもあり，リコー2名，キヤノン2名，オリンパス，などにも就職しています． 本田技研2名，デンソー2名，マツダ，ヤマハ発動機などモビリティ産業もいます． 加えて，クボタ3名やヤンマーなど，産業機械分野も増えてきています． 最近では，NTTドコモ，NTTデータ，ヤフー2名，ソフトバンク2名，楽天，DMMなど，通信・IT系が増えてきました．

博士後期課程の修了生はまだ7名で， 九州大学，国立情報学研究所，センスタイムジャパン， オプテックイノベーション合同会社，旭化成，産業技術総合研究所，東京国際大学に就職しています．

近年は主にPythonを使用しています． カメラ制御，数値計算，深層学習など，幅広い用途で活用しています． プログラミングスキルはあるに越したことはありませんが， プログラミング経験がほとんどない状態から， 研究を進めながらプログラミングスキルを習得したという学生も多くいます．

朝から来て夕方には帰るような健康的な生活を奨励していますが， 厳密なコアタイムは設定していません． 研究室の定例ミーティングは出席が必須ですが， それ以外の時間については，必要なことをきちんと進めていれば比較的自由です． 就職活動は重要なイベントであるため，事前に連絡すれば定例ミーティング欠席も認めています．

明るくて清潔で居心地のよい研究室を目指しています． 個人に割り当てられた机に加え， 学生同士が相談や情報共有を行えるスペースも広く確保しています． 入ってすぐの「クリエイティブサークル」では，自然とさまざまな情報が集まるようになっています． 教員の部屋もドアを開放していますので，教員と学生が一体となって大きな空間を共有しているような環境です．

正規生では修了者も含めると， 中国12名，ベルギー1名，タンザニア1名，インドネシア1名，ブラジル1名，メキシコ2名，パキスタン1名，バングラデシュ1名です． これまでの短期滞在者は，フランス11名，アメリカ1名，ドイツ2名です． 特にフランスやアメリカの大学とは長らく共同研究をしていますので，人材交流が盛んです．

各自が，自分にとって使いやすい作業環境を整えています． 情報科学領域では，１人１台ずつMacBook Airが貸与されます． それに加えて，研究室のWindowsノートPCなども併用します． ディスプレイも十分に用意されており，各自が作業しやすいように工夫しています．