Research & Development

リアルタイムシステム設計

たくさんの人々に美しい映像と感動を届けたい。 そんな願いを胸に私達は創業以来、ユニークな映像システムを創り続けてきました。 安定した超高精細映像システムを実現する場合、優れたリアルタイム性を持つプラットフォームの実現が欠かせません。 私達は長年培ったリアルタイムシステムの設計技術を元に、次世代プラットフォームに相応しい新たな要素技術の研究をこれからも続けていきます。

ソフトウェアアーキテクチャ設計

膨大なデータ、多様なインターフェース、様々な市場要求をバランスよく満たすにはソフトウェアアーキテクチャ設計技術は必要不可欠で、システムが扱えるデータと安定性は大きく左右されます。 私達は、膨大なノウハウと実績から独自のソフトウェアアーキテクチャ設計技術を有しており、更に増え続ける新しいメディア表現にも備え、新たなソフトウェアアーキテクチャ開発も進めています。

組み込みシステムファームウェア設計

メディア関連装置の研究開発には、組み込みシステムの知識やファームウェア設計技術は欠かせません。私達は主にソフトウェア開発を行っていますが、組み込みシステム向けのファームウェア設計技術も有しています。中核をなすメディア関連装置でも組み込みシステム向けのファームウェア設計技術を活用しており、業務用システムとしての性能と安定性の実現も可能です。

CPUを用いた多重処理

今ではCPUも数十の論理コアを搭載し、多くが多数の入出力システムを同時処理しており、扱い方次第ではシステム性能に大きな影響を与えます。 超高精細映像システムにおいて大容量の映像データを処理するために多重処理技術はとても重要と捉え、CPUを用いた多重処理技術の研究開発も推進しています。 多重処理の確立で、計算機資源の効率的な活用が可能となり適切なプラットフォームの選択が可能です。

GPUを用いた画像処理

GPUを用いた画像処理技術は既に新しいものではありませんが、具体的な処理方法やノウハウは膨大に存在します。 私達は、長年に渡ってハイエンド映像システムを市場に提供してきた実績とノウハウを武器に改良や全く新しい技術開発にも従事しています。 GPUの性能を最大限に生かすことで、より高品質で高速な画像処理技術をシステムに搭載することを可能にします。

広帯域データ入出力

超高精細映像を扱うにあたっては、広帯域のデータ入出力技術が欠かせないものになっています。 私達は、広帯域データ入出力の豊富な知識とノウハウを有し、さらなる性能向上に向けて取り組んでいます。 ハードウェア・ファームウェア・ソフトウェア、あらゆる観点から広帯域データ入出力技術を研究開発し、取り組むことで他では類を見ない高解像度の映像再生や表示を実現しています。

インターフェースデバイス設計

人間と機械を結ぶ接点としてのヒューマンインターフェースデバイスは、その誕生以来あまり大きな進歩を遂げていないのが現状です。 私達は、これまで蓄積してきたソフトウェアとハードウェアの知識を活かして、高齢化社会に向けてのシニア専用インターフェースや誰もが分かりやすい直感的なユーザーインターフェースなど未来を意識した次世代ヒューマンインターフェースデバイスの研究に励んでいます。

フォトリアリスティックCG

撮影で得られる画像の色相・階調・彩度・解像度などの情報をもとにした補正中心の画像処理を超える技術として、撮影対象の3D形状や物体表面の反射特性と光源の3つの情報の稠密な取得を目的とするシステム、及び得られた情報をもとに、撮影対象を高精細に3DCGとして再構築を行う技術、またそれらに必要な再構築処理に使用する高速分散処理技術の研究に取り組んでいます。

質感取得

現在の撮影技術では取得の困難な撮影対象本来の質感を表現するために、RGB三原色だけでなく分光を利用し撮影現場における光線情報を可能な限り取得し、色の再現精度の向上と任意の光源環境下における撮影対象の見え方を再現する技術、また逆に、デジタルカメラ等で既に撮影された画像データからの画像処理により質感を再現する技術を磨いています。

CG実写合成

フォトリアリスティックCG技術及び、質感取得技術を元にCGと実写の合成を違和感なく行うことを目指し、CGで用いられるポリゴンデータと実際に撮影された映像データの合成やCGで作成されたデータへの質感付与を行う高速分散処理の研究開発を行っています。この技術によって任意の光源下における物体の見え方の再現に加え、実物の持つ質感がそのまま再現されるCGを作成することができます。

ビッグデータビジュアライゼーション

膨大かつ複雑なビッグデータを「どのようにして収集し」、「どう処理してプログラミングし」、「どう人々に視覚的に表現すればいいのか」、「専門知識を必要とせずビッグデータの分析ができる」の4つのプロセスを重要にとらえ、ビッグデータの真に探査的な次世代可視化環境の実現と可視化されたデータの解析及び蓄積されたデータからの予測分析技術や最適化技術の研究に励んでいます。

マンマシンビジョン

2次元可視光撮影、赤外線撮影(NIR)、マルチスペクトルバンド撮影、サーモ撮影など様々なセンサーからの撮影画像を用いてフォトリアリスティックCG技術、質感取得技術の基礎となるだけでなく、人間の目の代わりとしてロボット、セキュリティ、自動車、医療、芸術、農業などあらゆる分野・場面でリアルタイムな結果を得られる高速画像処理技術の研究が必要不可欠と考えています。

センシング技術

キネクトやリープモーション、リアルシーンなど様々なセンサーを用いた次世代ユーザーインターフェースの研究開発に加えて、VR、AR、MR、ERにおける統合的なセンサー活用はもちろん、映像やヘッドマウントディスプレイやドローン、照明など様々なハードウェアとリンクした次世代エンターテイメント環境の構築が必要不可欠と考え日々研究しています。

IoT(Internet of Things)

センシング技術を活用し、ZigbeeやBlueTooth、NFCに代表される近距離無線通信を利用した複数機器連携、データ可視化技術の活用により取得されるビッグデータの有効活用及び、カメラに代表される映像ソースとのリンクによる総合的なデータ収集解析や得られたデータをAIを使用した予測・最適化、また予測最適化されたデータの活用方法の研究開発を行っています。

画像・動画圧縮伸長

IPカメラの普及で様々な場所にカメラが設置されるようになっており、カメラから伝送される画像や映像データは高圧縮率かつ劣化の少ないものが求められています。 画像や映像の高画素、多階調化の方向性において、高効率かつ高速なエンコード(符号化)・デコード(復号化)、及びエンコード時の画質の劣化を抑えつつデータ量を小さくする技術を高速分散処理する研究に取り組んでいます。

A.I. (Artificial Intelligence)

フォトリアリスティックCG、質感取得、マンマシンビジョンでも記述した画像処理技術をベースにセキュリティー分野での画像認識に活かせる超解像技術、芸術分野では絵画復元はもちろん画風変換や画像合成、映像制作分野では、映像の中間画像推定、またデータ可視化技術で記述したビッグデータからの予測・最適化など様々なデータをもとにしたA.Iはこれからの重要な研究課題の一つです。

機械学習・ディープラーニング

AIの中核技術としての機械学習(ディープラーニング 多層ニューラルネットワーク)の基礎研究及び、CNN(コンボリューションニューラルネットワーク)を用いた画像認識や超解像技術、GANやDCGAN、VAEを用いた画像生成技術、CNN/GAN/DCGAN/VAEアルゴリズムの改良による認識率の向上、ぼけの少ない超解像画像の生成など、より実物に近い画像生成の研究に励んでいます。