レンズのあらゆるボケや収差を取り除く 「Optical Learning ®（光学学習型無収差復元）」
レンズの設計データから光学シミュレーションを行い、AI（機械学習）によって、無収差に復元する技術
レンズの設計データから光学シミュレーションを行い、AI（機械学習）によって、無収差に復元する技術
従来の高画質を売りにしている収差補正技術としては、オフライン編集機などで機能として盛り込まれています。また、リアルタイムが実現できるものとして監視カメラ用などが発売されています。しかしながら、レンズの設計データから高精度に全ての収差まで補正する技術はありません。また従来の問題点として、・画素ずらしにフィルターを使っているため、解像度の高い中央部もぼけてしまう。・近似式による方法が多く、補正しきれない。歪みが残る。線にギザギザが残る。・周辺の引き伸ばした部分がぼけてしまう。・レンズの収差までは補正しきれない。・リアルタイムで高画質に補正できるものがない。とう点がありました。当社のOptical Learning®では、レンズの設計データから光学シミュレーションを行い、その結果を機械学習することにより、画像の位置に対応した辞書を生成。その辞書を使って無収差に復元します。従来の問題点も解決され、色々な分野での活躍が期待されている技術です。
特長
無収差カメラの実現
広角レンズや魚眼レンズ、内視鏡などのあらゆる収差やMTFによる歪みやぼけを復元します。つまり、 あらゆるカメラを無収差にすることが出来ます。
高画質化
プロ用Codec（画像圧縮技術）並みの画質（SN基準約40dB）を実現。
安いレンズをワンランク上の性能に改善します。これにより、レンズの枚数削減や歩留改善などのコストダウンにもつながります。
造形物
貴社商品のアピール力を最大限に高めるために設計・製作された「貴社商品専用の造形物」です。上記アプリとペアで使用します。造形なしのシンプルなコントローラー一体型もございます。
用途例
| 応用分野 |
一眼カメラ、アクションカメラ、ドローン、監視カメラ、内視鏡、車載カメラ、スマートフォンなどのあらゆるカメラ・撮影機器に応用できます。  |
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よくあるご質問
Q. ディープラーニングとの違いは？
ディープラーニングは特徴量を学習させるもので、主に画像認識に用いられていますが、Optical Learningは、固定特徴量でレンズ特性に特化させたものでディープラーニングより処理が軽くなり、現在のコンピューターの処理能力で実現出来ます。
ディープラーニングで同じような事をしたいのならば、あと数年かかるでしょう。
Q. 何を学習させるの？
Optical Learningは、レンズの設計データから光学シミュレーションを行い、レンズの特性で歪んだ画像を生徒、原画を教師として学習させて、歪んだ画像が入力された時にその学習データ（辞書）を使って復元させます。つまり、レンズの歪みを学習させています。
Q. レンズの設計データとは？
レンズ設計のCADデータになります。各光学シミュレーションメーカーによってそのフォーマットは異なりますが、処理スピードと機能の面でcodeVという光学シミュレーションを使っています。Optical Leaningを行うためには、このレンズの設計データが必要になるのですが、多くのレンズメーカーさんは機密になっています。弊社協力会社の(有)フィット様でリバースエンジニアリングが行えます。
Q. 歪曲収差補正の精度は？
レンズの設計データはあくまでも製造バラツキの中心値になります。レンズの製造バラツキは大きく、製造バラツキまでは保証出来ません。また、リバースエンジニアリングでレンズの設計データを入手した場合は更にバラツキ及び精度は悪くなります。