本学坂東幸浩教授とNTT株式会社による共同研究成果が、IEEE Signal Processing Society のフラグシップ会議である2026 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)に採録され、9月14日に発表しました。 

発表タイトルは「End-to-End Learning of Metalens-Based Compressive Sensing and Differentiable Coding for Hyperspectral Image Transmission」です。本研究は、佐々木崇元、曽我部陽光、早瀬和也、北原正樹（NTT）、坂東幸浩（下関市立大学）を著者として行われました。 

本研究では、衛星リモートセンシングへの応用が期待されるハイパースペクトル撮像を対象に、通信帯域が限られた環境での撮像データの効率的な圧縮・伝送手法を提案しました。ハイパースペクトル画像は膨大なデータ量を持つため、衛星から地上へ効率よく伝送することが課題となっています。本研究では、従来は個別に設計されていた撮像技術と圧縮伝送技術を統一的に最適化することで、画質を維持したままデータ量を約40％削減することに成功しました。本成果は、限られた通信帯域でもより多くの観測データを伝送できる技術として、将来の高性能な衛星リモートセンシングシステムの実現への貢献が期待されます。 

本学では今後も、産学連携を通じた研究活動を推進し、学術の発展および社会への貢献に取り組んでまいります。