機械学習を用いた2次元スペクトル分離の試み

第2報：U-netを用いた周波数フィルタ処理の自動化

抄録

ホログラフィ干渉計などによる3次元物体の形状計測が行われている．物体の高さ（形状）情報をカメラなどで干渉縞で記録する．干渉縞から形状（位相）情報を取り出す際よく使われる手法の一つはフーリエ変換法である．フーリエ変換法では，空間領域で得られた干渉縞を周波数領域へフーリエ変換する．周波数領域では，信号はキャリア項，その複素共役項と直流成分項の3つの項で構成される．キャリア信号を取り出すために，フィルタを利用する．取り出した信号を逆フーリエ変換して，物体の形状（位相）情報が得られる．本研究では，従来手動処理で行われたフィルタ処理を画像セグメンテーションツールであるU-netにより自動化することを目指す．