KINDAI UNIVERSITY


※苗字と名前の間にスペースをあけ、入力してください

吉田 大海ヨシダ ヒロミ

プロフィール

所属部署名工学部 電子情報工学科
職名講師
学位博士(工学)
専門画像処理
ジャンル科学・技術/情報技術
コメンテータガイドhttps://www.kindai.ac.jp/meikan/2334-yoshida-hiromi.html
ホームページURL
メールアドレス
Last Updated :2020/09/02

コミュニケーション情報 byコメンテータガイド

コメント

    画像処理や動画処理を使用した技術の利点・欠点・可能性と危険性、今後の発展について。または、指定された画像や動画に対する画像処理・動画処理の観点からの所見等

研究活動情報

研究分野

  • 情報通信, ソフトウェア

研究キーワード

  • 領域抽出, 画風変換, 画像処理

論文

  • Low-Light Image Enhancement via Adaptive Shape and Texture Prior, Kazuki Kurihara, Hiromi Yoshida, Youji Iiguni, The 15th International Conference on SIGNAL IMAGE TECHNOLOGY & INTERNET BASED SYSTEMS, The 15th International Conference on SIGNAL IMAGE TECHNOLOGY & INTERNET BASED SYSTEMS, 74, 81,   2019年11月, 査読有り
  • Dehazing with Recovery Level Map: Suppressing Over-Enhancement and Residual Haze, Kentaro Iwamoto, Hiromi Yoshida, Youji Iiguni, The 15th International Conference on SIGNAL IMAGE TECHNOLOGY & INTERNET BASED SYSTEMS, The 15th International Conference on SIGNAL IMAGE TECHNOLOGY & INTERNET BASED SYSTEMS, 67, 73,   2019年11月, 査読有り
  • テクスチャ解析を用いた更新が容易な津波浸水予測ハザードマップ作成法, 中西 創, 吉田 大海, 飯國 洋二, 土木学会論文集, 土木学会論文集, 74, 1, 55, 66,   2018年08月, 査読有り
  • 線分表現に着目した鉛筆画像生成法, 吉田 大海, 画像電子学会誌 The journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan : visual computing, devices & communications, 画像電子学会誌 The journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan : visual computing, devices & communications, 47, 1, 41, 51,   2018年, 査読有り
  • 白線検出のためのマスク処理を用いたワイパー領域修復, 中嶋 研生, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会誌 The journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan : visual computing, devices & communications, 画像電子学会誌 The journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan : visual computing, devices & communications, 47, 2, 167, 174,   2018年, 査読有り
  • LIC法とアナログの鉛筆画技法に基づく鉛筆画風テクスチャ画像生成法, 吉田 大海, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 46, 3, 395, 402,   2017年, 査読有り
    概要:本研究では,鉛筆画風画像の生成法として提案されているLIC法に,クロスハッチングとブレンディングを明示的に取り入れた,鉛筆画風テクスチャの生成を提案する.まず,クロスハッチングとは一定の領域を平行な線分で描いたハッチングと呼ばれるテクスチャを,複数重ねることで絵画に微妙な濃淡や深みを与える技法である.そして,ブレンディングとはクロスハッチングされたテクスチャを指や布でこすり,線分同士を混ぜあわせることで,絵画にさらなる深みや柔らかさを獲得する技法である.従来の鉛筆画風画像の生成法にも,これらアナログの鉛筆画技法の効果を確認できるものはあったが,それらは明示的な方法で得られたものではなかった.本稿では,鉛筆画技法を明示的に取り入れることの意義も確認する.本研究で用いるLIC法は,鉛筆画技法の基本となるハッチングを明示的かつ良好に再現できる.提案法は, LIC法で輝度と方向が異なる複数のハッチングを作成し,乗算による合成でクロスハッチングを実現する.さらに,それらをガウシアンフィルタで平滑化することでブレンディングを実現する.
  • LIC法とアナログの鉛筆画技法に基づく鉛筆画風テクスチャ画像生成法, 吉田 大海, 画像電子学会誌 The journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan : visual computing, devices & communications, 画像電子学会誌 The journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan : visual computing, devices & communications, 46, 3, 395, 402,   2017年, 査読有り
  • 多値の初期確信度を用いた建造物画像の自動GrowCut (SCI'15論文 特集号(3)), 上野 大, 吉田 大海, 飯國 洋二, システム制御情報学会論文誌 = Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, システム制御情報学会論文誌 = Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, 29, 6, 266, 274,   2016年06月, 査読有り
  • 図形の大きさに基づく鉛筆画の輪郭生成, 吉田 大海, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 45, 2, 212, 215,   2016年, 査読有り
    概要:本稿では,鉛筆画の輪郭生成として提案されている,ペンシルストロークマップの改良ついて述べる.ペンシルストロークマップは,画像の勾配を検出して,勾配の角度に対応する線分を畳み込むことで,鉛筆画の輪郭生成を行う.しかしながらこの方式は,対象とする図形に対して畳み込む線分の長さが適切でない場合,得られる輪郭画像が図形の形状を損なったり,鉛筆画らしさを損なうという問題があった.そこで提案法では,モルフォロジー演算によって画像内の図形を大きさごとに分類し,分類結果に応じて畳み込む線分の長さを変えることで,この問題を改善した輪郭生成を行う.実験では,従来のペンシルストロークマップで得られる輪郭画像と提案法による輪郭画像を比較し,提案法の有効性を確認する.
  • Virtual Wiper-Restoration from Vehicle-Mounted Camera Using Wiper Template, Akio Nakashima, Hiromi Yoshida, Youji Iiguni, Proceedings of the International Symposium on ENGINEERING SCIENCE 2015, Proceedings of the International Symposium on ENGINEERING SCIENCE 2015, 256, 260,   2015年05月, 査読有り
  • Advanced Gabor Filter for Low-quality Document Image Based on Visual Feature, Satoshi Yoneda, Hiromi Yoshida, Youji Iiguni, Proceedings of the World Engineering Conference and Convention 2015, Proceedings of the World Engineering Conference and Convention 2015, 1, 5,   2015年, 査読有り
  • 絵画の質感を考慮したインペインティング, 吉田 大海, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 44, 1, 77, 84,   2015年, 査読有り
    概要:本稿では, 劣化した絵画の修復目安作成を目的とし, 絵画画像を対象としたインペインティングを提案する. 通常, インペインティングは補完に画像の事前知識を必要としないため, 広範囲の画像に適用できるというメリットがある. しかしながら, もし対象画像を限定し, その事前知識に基づく処理を用いることができれば, 適用範囲の広さと引き換えになるものの, インペインティングはより有効な補完結果を得られると考えられる. 提案法は, 補完処理に絵画技法に基づいた平滑化と, 絵画の持つ微細な凹凸を質感のテクスチャとして検出・反映させることで, 絵画特有の質感を自然に再現する.
  • 空間距離に基づくスクラッチ欠損補完, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 43, 3, 374, 382,   2014年, 査読有り
    概要:本論文では, スクラッチ位置を既知として空間距離に基づいて補完を行うインペインティングを提案する. 画素値を手掛かりとする従来のインペインティングは, 画素値の連続性に基づいて画素単位で補完を行う画素ベースの方式と, 非欠損領域と欠損領域の整合性に基づいてパッチ単位で補完を行うパッチベースの方式に大別される. しかしいずれの方式も, スクラッチが広範囲かつ高密度に分布している場合は補完が困難となる. そこで, 欠損領域からの空間距離を信頼性とみなし, 欠損領域からの空間距離が最小となる画素を補完画素とする方法を提案する. 提案法は, 画素ベースの方式であるため, パッチベースの方式が必要とする, 補完用のまとまった非欠損領域がない画像にも有効である. しかも非欠損領域の画素値を参照せずに補完処理をするため, 従来の画素ベースの方式が補完基準とする, 画素値の連続性が評価できない画像にも有効である. さらに補完すべき画素値が欠損領域における位置のみで定まるため, 従来のインペインティングのように補完順序や補完途中の状態を考慮する必要がない. これにより, 従来法が必要としていた繰り返し処理が不要となるため, 極めて高速に処理できる. 実験では, 様々な画像を対象として提案法の補完性能を示す.
  • 画像処理を用いた計測距離にロバストな喫水自動読取方式, 岡本 章裕, 吉田 大海, 田中 直樹, 廣野 康平, 日本航海学会論文集, 日本航海学会論文集, 130, 0, 135, 140,   2014年, 査読有り
    概要:It is an important step to read draughts accurately in the process of draught surveys because inaccurate one could lead to a cause of disputes between all the interested parties. The draught reading is conducted by ship's officers or professional surveyors based on their visual observation even today. Therefore, there are some difficulties in keeping an accurate measurement or observer's safety under unfavorable conditions such as bad weather, strong swell and so forth. In this paper, the authors propose a novel draught reading method using image processing for supporting reading draughts. The method comprises some processing steps, detecting draught marks, stabilizing the hull motion and recognizing draught marks by template matching, and detecting waterline due to accumulated sequential inter-frame differences. Experimental results show that the proposed method attained high precision of the measurement.
  • フラクタル次元を用いたクラック検出のためのレーザー画像2値化法, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 43, 4, 595, 598,   2014年, 査読有り
    概要:本稿では, 高速化ブランケット法によるフラクタル次元をテクスチャ領域の評価に用いた, クラック検出を目的としたレーザー画像の2値化法を提案する. 本稿で扱うレーザー画像は, 道路面にレーザー光を当て,その散乱光を計測することにより取得する道路面画像である. レーザー画像は, 光学カメラで取得した画像に比べて, 取得時の照明条件の影響を受けにくく, またクラックの深度が深いほどその領域の輝度値が低くなるという特徴がある. ただし道路面画像は, 道路表面の凹凸がテクスチャ領域となって画像に出現するため, 道路面画像からのクラック検出を行う場合はテクスチャ領域への対応が必要となる. 従来のクラック検出方式は, その多くがコンクリート構造物を対象としているため, 道路表面の凹凸がつくるテクスチャ領域を考慮していない. したがって, 従来のクラック検出方式では道路面画像を対象とした場合は有効な結果が得られない. 提案法は, テクスチャ解析方式であるブランケット法を用いることで, 2値化後の画像にノイズ領域となって出現するテクスチャ領域の割合を評価することができる. その評価において, ノイズ領域の割合が少なくかつ輝度が低い2値化しきい値を選択することで, レーザー画像を有効に2値化することができる. 実験では, レーザー画像を対象とした2値化実験を行い, 従来法と比較して提案法の有効性を示す.
  • 低品質文書画像を対象とした条件付高解像度化方式, 吉田 大海, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 43, 1, 28, 34,   2014年, 査読有り
    概要:本稿では低品質な文書画像を対象とし,ノイズを抑制しつつ文字周辺部のみに高解像度化を行なう条件付高解像度化方式を提案する.文書画像の読取りにおいて解像度は重要であり,一定以下になれば文字の輪郭情報等が欠落し,判読が困難となる.例えば定量的な指標としてOCRでの認識を挙げると,文書画像の認識率はノイズの状態や解像度の低下に応じて下がっていく.本稿ではこれらの問題を含んだ文書画像を対象とし,誤認識の原因となるノイズを抑制しつつ高解像度化を行う条件付高解像度化を提案する.本方式における高解像度化はGreenspanらによる提案方式と同様,画像が低周波成分と高周波成分の和で表現できるという階層構造(ガウス orラプラシアンピラミッド)に基づいて実施される.しかしながら本方式では,未知のラプラシアンの発生範囲を対象領域周辺部に限定する点で従来方式とは異なり,低品質文書画像においてはノイズ抑制と文字領域改善の両立を図っている.実験では提案方式のほか,比較対象にGreenspanの高解像度化,バイキュービック補間法を挙げ,上記問題を孕んだ文書画像を対象として本方式の有効性を明らかにする.
  • A New Method of Character Strings Extraction based on Blanket Binarization, Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, Takashi Nagamatsu, International Workshop on Document Analysis Systems, Short Paper Booklet, International Workshop on Document Analysis Systems, Short Paper Booklet, 9, 10,   2013年05月, 査読有り
  • A Binarization Method for Degraded Document Images with Morphological Operations., Akihiro Okamoto, Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, Proceedings of the 13. IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2013, Kyoto, Japan, May 20-23, 2013, Proceedings of the 13. IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2013, Kyoto, Japan, May 20-23, 2013, 294, 297,   2013年, 査読有り
  • 音声帯域の漁業無線を用いたデータ伝送に適した実況天気図の圧縮・復元方式の改良, 吉田 大海, 植村 博之, 田中 直樹, 井上 健, 日本航海学会論文集, 日本航海学会論文集, 124, 0, 345, 353,   2011年, 査読有り
    概要:Transmitting a weather chart on a fisheries radio voice band, data size of a chart must be less than 3KB in order to keep the required time of a few minutes. Since it has over 340KB data size originally, we need to reduce the size by one hundredth. In this paper, we propose a new compression method for weather chart. Compared with the previous method, proposed method includes the following advantages. Implementation of error detection and feedback system, reducing computational cost by speeding up blanket method, and improvement of visibility by filtering process based on character features.
  • A Blanket Binarization Method for Character String Extraction., Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, Proceedings of the IAPR Conference on Machine Vision Applications (IAPR MVA 2011), Nara Centennial Hall, Nara, Japan, June 13-15, 2011, Proceedings of the IAPR Conference on Machine Vision Applications (IAPR MVA 2011), Nara Centennial Hall, Nara, Japan, June 13-15, 2011, 31, 34,   2011年, 査読有り
  • ブランケット法を用いた文字列抽出に適した情景画像の2値化法, 吉田 大海, 田中 直樹, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 39, 4, 463, 472,   2010年, 査読有り
    概要:本稿では,情景画像を対象とする文字列抽出に適した大局的2値化方式を提案する.領域抽出を目的として2値化を行う場合,対象領域と背景とをできるだけ分離することが重要となる.しかしながら,情景画像のような画像ではテクスチャやベタ,文字などの多様な領域で構成されているため,従来の大局的2値化方式のように濃淡情報に基づくしきい値決定法では良質な2値化画像を得ることが困難である.本提案方式は,2値化画像の良さを評価することによって2値化しきい値を選択できる方式である.すなわち,ブランケット法を用いることにより2値化画像の領域の密集度・しきい値の変化に対する領域の安定性に関する評価を行っている.また,提案方式を用いた情景画像の2値化実験を行い,目視による2値化画像と比較してほぼ遜色のない2値化画像が得られることを示した.更に,従来の代表的な大局手法である判別分析法との比較でも本方式が文字領域の2値化に関して高性能であることを示している.
  • 音声帯域の漁業無線を用いたデータ伝送に適した実況天気図の圧縮, 吉田 大海, 田中 直樹, 井上 健, 日本航海学会論文集, 日本航海学会論文集, 122, 0, 61, 67,   2010年, 査読有り
    概要:Transmitting a weather chart on a fisheries radio voice band, data size of a chart must be less than 3KB in order to keep the required time of a few minutes. Since it has over 340KB data size originally, we need to reduce the size by one hundredth. With conventional method, e.g. FAX format, 11KB is the best compressed size. In this paper we propose a new compression method for weather chart which achieves 3KB of compressed size with a fine quality of output image.
  • Hilditch 細線化アルゴリズムにおける連結性保存条件の誤用に関する注意喚起, 吉田 大海, 田中 直樹, 井上 健, 画像電子学会誌, 画像電子学会誌, 39, 4, 490, 493,   2010年, 査読有り
    概要:Hilditchの細線化アルゴリズムはディジタル画像処理における優れた細線化方式の一つであり今日でも有用であると考えられる.教科書にもしばしば取り上げられ,また研究者にも利用されている.しかしながら,同方式の誤用と見られる事例が研究論文やWeb上で公開されている教材やソースコードにも少なからず存在する.本稿では,Hilditchアルゴリズム誤用について指摘すると共になにゆえ誤りが生じたかについて論じ,注意喚起する.
  • A Binarization Method for Crack Detection in a Road Surface Image with the Fractal Dimension., Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, Proceedings of the IAPR Conference on Machine Vision Applications (IAPR MVA 2009), Keio University, Yokohama, Japan, May 20-22, 2009, Proceedings of the IAPR Conference on Machine Vision Applications (IAPR MVA 2009), Keio University, Yokohama, Japan, May 20-22, 2009, 70, 73,   2009年, 査読有り
  • A Study on Signboard Image Identification with SIFT Features, Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, In Handout of 8th IAPR International Workshop on Document Analysis System, In Handout of 8th IAPR International Workshop on Document Analysis System, 10, 13,   2008年, 査読有り
  • Automatic pencil sketch generation by using canny edges., Ryota Okawa, Hiromi Yoshida, Youji Iiguni, Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, Nagoya, Japan, May 8-12, 2017, Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, Nagoya, Japan, May 8-12, 2017, 282, 285,   2017年07月19日, 査読有り
  • Detection of view-disturbing noise by using time-axial clustering in spatio-temporal image., Taichi Arimasa, Hiromi Yoshida, Yoji Iiguni, Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, Nagoya, Japan, May 8-12, 2017, Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications, MVA 2017, Nagoya, Japan, May 8-12, 2017, 278, 281,   2017年07月19日, 査読有り
  • Automatic draft reading based on image processing, Takahiro Tsujii, Hiromi.Yoshida, Youji Iiguni, Optical Engineering, Optical Engineering, 55, 10, 104104, 104104,   2016年10月, 査読有り
  • A New Binarization Method for a Sign Board Image with the Blanket Method, Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, IEEE The 1st CJK Joint Workshop on Pattern Recognition, IEEE The 1st CJK Joint Workshop on Pattern Recognition, 845, 848,   2009年, 査読有り
  • A Binarization Method for a Scenery Image with the Fractal Dimension., Hiromi Yoshida, Naoki Tanaka, Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 14th Iberoamerican Conference on Pattern Recognition, CIARP 2009, Guadalajara, Jalisco, Mexico, November 15-18, 2009. Proceedings, Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 14th Iberoamerican Conference on Pattern Recognition, CIARP 2009, Guadalajara, Jalisco, Mexico, November 15-18, 2009. Proceedings, 5856, 29, 36,   2009年, 査読有り

書籍等出版物

  • 特別特集 はじめての動画処理プログラム全集, 吉田 大海, 単著, pp.45-109, CQ出版社,   2018年07月
  • AI/VR基礎固め! 新・画像処理101 CD付, 吉田 大海, 単著, pp.16-106, CQ出版社,   2017年03月

講演・口頭発表等

  • 四面体垂線長最小化法による消失点検出, 中山大, 吉田大海, 飯國洋二, 画像関連学会連合会 第6回秋季大会,   2019年10月
  • 輝度マップに基づく水中画像の復元, 森泉博貴, 吉田大海, 飯國洋二, 画像関連学会連合会 第6回秋季大会,   2019年10月
  • マルチスケール画像分解と領域分割を用いた画像中の影除去, 柳勇思, 吉田大海, 飯國洋二, 画像関連学会連合会 第6回秋季大会,   2019年10月
  • IoTやAI技術の基礎となる画像処理, 吉田 大海, インターフェース500号記念ワークショップ,   2019年02月, 招待有り
  • 画像処理の応用例と研究テーマ, 吉田 大海, 第34回 大阪大学 大学院基礎工学研究科 産学交流会,   2018年11月, 招待有り
  • Saliency Mapを用いた単一画像からの霧の除去, 岩本 健太郎, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会 第286回研究会 in 松本,   2018年08月
  • 色彩を考慮したラプラシアンピラミッドに基づくカラー画像の高解像度化, 長縄 祐太郎, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会 第286回研究会 in 松本,   2018年08月
  • Variational Retinex Modelと活性化マップを用いた夜間低照度画像の鮮明化, 栗原 一樹, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会 第286回研究会 in 松本,   2018年08月
  • 領域境界を考慮したPoisson合成による画像修復, 田中 雄基, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会 第286回研究会 in 松本,   2018年08月
  • 構造と彩度に基づく複数の揺らめき表現を付加した動画生成, 永野 靖子, 吉田 大海, 飯國 洋二, 画像電子学会 第286回研究会 in 松本,   2018年08月
  • ダイナミックレンジ拡張とラプラシアンピラミッドを用いた画像の拡大手法 (画像工学), 川邊 彪, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報,   2017年10月05日
  • 非写実性と質感を考慮した絵画風画像の進化的生成 (画像工学), 加藤 洋明, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報,   2017年10月05日
  • 土地被覆解析を用いた更新が容易な津波浸水予測ハザードマップ作成法 (画像工学), 中西 創, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報,   2017年10月05日
  • AI技術の基礎となる画像処理, 吉田 大海, ARMマイコン・ワークショップ2017, テクニカルセッション(招待講演)クラウドAIトラック,   2017年07月, 招待有り
  • 細部の捨象と揺らぎを含む重ね描きを考慮した鉛筆風ラフスケッチ画像の自動生成 (画像工学), 松本 光司, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報,   2016年07月01日
  • Graph Cutを用いたシームレステクスチャの生成法 (画像工学), 大川 僚太, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報,   2016年07月01日
  • 時間軸方向のクラスタリングを用いた時空間画像からの視野妨害ノイズ領域検出, 有正太一, 吉田大海, 飯國洋二, 第44回画像電子学会年次大会,   2016年06月
  • 車載カメラ画像を対象とした濃度共起行列に基づく舗装解析, 武藤大将, 吉田大海, 飯國洋二, 第44回画像電子学会年次大会,   2016年06月
  • 領域境界に着目した事例ベース型による衛星画像の領域分類, 奥山真仁, 吉田大海, 飯國洋二, 第44回画像電子学会年次大会,   2016年06月
  • 多値の初期確信度を用いた建造物画像の自動GrowCut, 上野 大, 吉田 大海, 飯國 洋二, システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集,   2015年05月20日
  • D-11-32 条件付高解像度化と文字線幅判定を用いた劣化文書画像の2値化法(D-11.画像工学,一般セッション), 池田 修二郎, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会総合大会講演論文集,   2014年03月04日
  • D-11-56 空間距離と類似度エネルギーに基づく二段階領域補間(D-11.画像工学,一般セッション), 柴田 大樹, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会総合大会講演論文集,   2014年03月04日
  • D-11-36 適応的トップハット処理による眼底領域雑音を低減した血管抽出方式(D-11.画像工学,一般セッション), 芦田 健, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会総合大会講演論文集,   2014年03月04日
  • D-11-30 喫水読取のための時空間ラプラシアンを用いた喫水線推定(D-11.画像工学,一般セッション), 辻井 貴大, 吉田 大海, 飯國 洋二, 電子情報通信学会総合大会講演論文集,   2014年03月04日
  • 画像処理を用いた計測距離にロバストな喫水自動読取方式, 岡本章裕, 吉田大海, 田中直樹, 廣野康平, 日本航海学会第128回講演会,   2013年05月
  • ブランケット法に基づく高速なフラクタル次元算出方式, 中田裕一, 吉田大海, 田中直樹, 2012年度 画像電子学会第40回年次大会,   2012年06月
  • 音声帯域の漁業無線を用いたデータ伝送に適した実況天気図の圧縮・復元方式の改良, 吉田大海, 植村博之, 田中直樹, 井上健, 日本航海学会第123回講演会,   2010年10月
  • 音声帯域の漁業無線を用いたデータ伝送に適した実況天気図の圧縮, 吉田大海, 田中直樹, 井上健, 日本航海学会第121回講演会,   2009年09月

MISC

  • てくたまラジオ 近大からの挑戦状! 近畿大学工学部 電子情報工学科 吉田大海先生!, 田大海, 広島FM放送 大窪シゲキの9ジラジ,   2020年08月03日
  • 立体鉛筆画『VR鉛筆画世界を目指して』, 吉田 大海, 芸術科学会誌DiVA Display 第48号, 48, 26, 26,   2020年06月, 査読有り
  • 技 基本 基本動画処理 (特別特集 はじめての動画処理プログラム全集), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 44, 7, 50, 62,   2018年07月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021587983
  • Appendix 改造・組み合わせ自由自在! 動画処理プログラムの作り方 (特別特集 はじめての動画処理プログラム全集), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 44, 7, 46, 49,   2018年07月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021587976
  • 新・画像処理大集合 AI/VR/AR時代の合成・認識基礎実験室(第7回・最終回)ARの基礎となる画像処理「領域抽出処理」, 吉田 大海, インターフェース = Interface, 44, 6, 144, 147,   2018年06月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021559838
  • 新・画像処理大集合 AI/VR/AR時代の合成・認識基礎実験室(第4回)物体認識で重要な「角」を見つける「ハリスのコーナ検出」, 吉田 大海, インターフェース = Interface, 44, 2, 166, 168,   2018年02月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021429042
  • エンタテインメント 絵画の質感を考慮したインペインティングの解説, 吉田 大海, 画像ラボ, 29, 1, 24, 27,   2018年01月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021439304
  • 技 色フォーマット変換 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 明るさ&色処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 36, 41,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150222
  • 技 Appendix 白黒の粗密濃淡表現 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 明るさ&色処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 42, 46,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150229
  • 技 変形/移動処理 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 形&大きさ変換), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 47, 51,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150233
  • 技 拡大/縮小処理 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 形&大きさ変換), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 52, 57,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150235
  • 技 ぼかし処理(ローパス) (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 ノイズ除去&フィルタ処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 58, 63,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150239
  • 技 輪郭の検出(ハイパス) (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 ノイズ除去&フィルタ処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 64, 72,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150243
  • 技 拡大縮小によるノイズ除去 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 ノイズ除去&フィルタ処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 73, 79,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150248
  • 技 ターゲット抽出 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 AI/AR/VR時代の抽出/合成/分析), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 80, 87,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150251
  • Appendix 無償開発環境&ライブラリですぐに試せる! CD-ROM収録プログラムの使い方 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 AI/AR/VR時代の抽出/合成/分析), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 88, 90,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150255
  • 技 画像フュージョン&合成 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 AI/AR/VR時代の抽出/合成/分析), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 91, 99,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150258
  • 技 画像分析あれこれ (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 AI/AR/VR時代の抽出/合成/分析), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 100, 104,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150259
  • 技 Appendix 特殊加工 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 AI/AR/VR時代の抽出/合成/分析), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 105, 109,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150262
  • Appendix 全プログラム&データ改造自由! AI/AR/VRの基礎固め 付録CDに全収録! 新・画像処理プログラム101 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 18, 20,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150206
  • 技 色の変換 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 明るさ&色処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 21, 27,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150213
  • 技 明るさの調整 (フレッシャーズ特集 AI/VRの基礎固め 新・画像処理101 CD付き) -- (基本 明るさ&色処理), 吉田 大海, インターフェース = Interface, 43, 5, 30, 35,   2017年05月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40021150218
  • エンタテインメント 空間距離に基づくスクラッチインペインティングの解説, 吉田 大海, 画像ラボ, 26, 11, 18, 23,   2015年11月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40020641638
  • 画像処理 低品質文書画像を対象とした条件付高解像度化方式の解説, 吉田 大海, 画像ラボ, 26, 4, 35, 40,   2015年04月, http://ci.nii.ac.jp/naid/40020420977

受賞

  •   2019年07月, 土木学会, 土木情報学賞 論文奨励賞, テクスチャ解析を用いた更新が容易な津波浸水予測ハザードマップ作成法
  •   2018年12月, 映像情報メディア学会, 優秀研究発表賞, Saliency Mapを用いた単一画像からの霧の除去
  •   2017年06月, 画像電子学会, 研究奨励賞, 時空間方向のクラスタリングを用いた時空間画像からの視野妨害ノイズ領域検出

競争的資金

  • 独立行政法人日本学術振興会, 科学研究費助成事業 若手研究(B), VR鉛筆画作成を目的としたレンダリング手法の開発
  • 独立行政法人日本学術振興会, 科学研究費助成事業 若手研究(B), 空間距離に基づくスクラッチ欠損補間

教育活動情報

担当経験のある科目

  • 知能システム学実験C, 大阪大学
  • 知能システム学実験A, 大阪大学
  • 知能システム学セミナー, 大阪大学
  • フレッシュマンゼミナール, 近畿大学
  • 組込みシステム, 近畿大学
  • 電子情報工学実験Ⅰ, 近畿大学

社会貢献活動情報

社会貢献活動

  • 色々な電子情報技術とこれからの通信環境, 講師, 株式会社さんぽう,   2019年07月04日 - 2019年07月04日
  • SCI'15 - 第59回システム制御情報学会研究発表講演会 実行委員, 運営参加・支援, システム制御情報学会,   2014年 - 2015年