単一画像からの露出補正
HDRは露光の異なる複数枚の画像を用いることで視認性を回復する手法であり,広く利用されている.しかし,移動する被写体において不向きであるとともに,過去に撮影された画像に使用することができない.そこで本研究では,一枚の画像から疑似的に多重露光画像を生成 し,それらを合成することで視認性の回復を行う手法を提案する.本手法は,自然界の色情報を完全に損失していない画像を対象とし,エッジ情報を用いて明度を自動調整することで,疑似多重露光画像を生成する.
マルチコアCPUを用いてプログラムの実行性能を上げるためには並列プログラムを作成する必要がある。一般に、並列プログラミングの学習は初学者にとっては容易ではない。その理由として、数値計算問題を題材とすること、および大規模な計算でない限り並列化の効果を実感できないことから、初学者の興味を維持しにくいことが考えらえる。本研究では、並列化の効果を体感しやすく、かつ、平易な教材を扱える並列プログラミングの学習環境として、Processing言語を用いた図形アニメーションプログラムのための並列化フレームワークを提案する。
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