Organization
Faculty of Environmental, Life, Natural Science and Technology Assistant Professor
Position
Assistant Professor
External link
Michitaka Yoshida
Degree
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Doctor of Engineering ( 2023.3 Osaka University )
Education
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Osaka University 大学院情報科学研究科 コンピュータサイエンス専攻
2019.4 - 2023.3
Country： Japan
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Kyushu University 大学院システム情報科学府 情報知能工学専攻
2017.4 - 2019.3
Country： Japan
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Kyushu University 工学部 電気情報工学科
2013.4 - 2017.3
Country： Japan
Research History
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Okayama University 学術研究院環境生命自然科学学域 Assistant Professor
2025.4
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Japan Society for the Promotion of Science 受け入れ機関：静岡大学
2023.4 - 2025.3
Professional Memberships
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情報処理学会
Papers
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Single-shot efficient depth imaging based on time-compressive CMOS image sensor Reviewed
Michitaka Yoshida, Daisuke Hayashi, Lioe De Xing, Keita Yasutomi, Shoji Kawahito, Keiichiro Kagawa, Hajime Nagahara
IEEE Sensors Journal 2026
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Deep Sensing for Compressive Video Acquisition Reviewed
Yoshida, M., Torii, A., Okutomi, M., Taniguchi, R.-I., Nagahara, H., Yagi, Y.
Sensors 23 ( 17 ) 2023.8
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High-Speed Imaging Using CMOS Image Sensor With Quasi Pixel-Wise Exposure Reviewed
Michitaka Yoshida, Toshiki Sonoda, Hajime Nagahara, Kenta Endo, Yukinobu Sugiyama, Rin-ichiro Taniguchi
IEEE Transactions on Computational Imaging 6 463 - 476 2020
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Ultrafast time-compressive CMOS image sensors based on multi-tap charge modulators for filming light-in flight
Keiichiro Kagawa, Daisuke Hayashi, Arashi Takakura, Yuto Umeki, Michitaka Yoshida, Keita Yasutomi, Shoji Kawahito, Youngcheol Chae, Hajime Nagahara
IEEE Open Journal of the Solid-State Circuits Society 2026
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FluoNeRF: Fluorescent Novel-View Synthesis Under Novel Light Source Colors and Spectra Reviewed
Lin Shi, Kengo Matsufuji, Michitaka Yoshida, Ryo Kawahara, Takahiro Okabe
Journal of Imaging 2025.12
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Single-Shot Efficient Depth Imaging Based on Time-Compressive CMOS Image Sensor Reviewed
Michitaka Yoshida, Daisuke Hayashi, Lioe de Xing, Keita Yasutomi, Shoji Kawahito, Keiichiro Kagawa, Hajime Nagahara
2024 IEEE SENSORS 1 - 4 2024.10
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Compressive Acquisition of Light Field Video Using Aperture-Exposure-Coded Camera Reviewed
Mizuno, R., Takahashi, K., Yoshida, M., Tsutake, C., Fujii, T., Nagahara, H.
ITE Transactions on Media Technology and Applications 12 ( 1 ) 2024
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Action Recognition from a Single Coded Image Reviewed
Kumawat, S., Okawara, T., Yoshida, M., Nagahara, H., Yagi, Y.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 45 ( 4 ) 2023
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Acquiring a Dynamic Light Field through a Single-Shot Coded Image Reviewed
Ryoya Mizuno, Keita Takahashi, Michitaka Yoshida, Chihiro Tsutake, Toshiaki Fujii, Hajime Nagahara
2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 19798 - 19808 2022.6
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Action Recognition from a Single Coded Image Reviewed
Tadashi Okawara, Michitaka Yoshida, Hajime Nagahara, Yasushi Yagi
2020 IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP) 1 - 11 2020.4
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Joint Optimization for Compressive Video Sensing and Reconstruction Under Hardware Constraints Reviewed
Michitaka Yoshida, Akihiko Torii, Masatoshi Okutomi, Kenta Endo, Yukinobu Sugiyama, Rin-ichiro Taniguchi, Hajime Nagahara
2018
Industrial property rights
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動画像処理方法及び動画像処理装置
長原 一, 大河原 忠, 吉田 道隆
Research Projects
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超高時間分解CMOSイメージセンサを用いた圧縮センシングによる高速現象の観測
Grant number：25K17572 2025.04 - 2028.03
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
吉田 道隆
Grant amount：\4680000 （ Direct expense: \3600000 、 Indirect expense：\1080000 ）
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圧縮センシングによる撮影の効率化と高精度な分析の両立
Grant number：23KJ1050 2023.04 - 2026.03
日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
吉田 道隆
Grant amount：\4680000 （ Direct expense: \3600000 、 Indirect expense：\1080000 ）
ToFセンサとは，光源が発光してから対象に反射しセンサに到達するまでの時間を計測することで，距離が取得可能なセンサであり，自動運転や自立型のロボットのセンサとして近年需要が高まっている．本研究では，従来のセンサの時間分解能が低いことに起因するToF方式の距離計測の問題を圧縮センシングを用いることにより改善する．
シャッタを用いて環境の応答を時間的に符号化することで従来より多くの時間情報を観測することが可能となる．この符号化露光画像からtransient image (時間過渡画像)を再構成することで光の環境内でのふるまいを分析することができるためより正確な距離推定が可能となる．
今年度は符号化露光画像からtransient image (時間過渡画像)の再構成ネットワークの構築及び符号化ToFセンサの符号化パラメータと再構成ネットワークの同時最適化に取り組んだ．符号化露光画像からtransient image 再構成ネットワークは交互方向乗数法(ADMM)を深層展開したモデルを用いた．ADMMは問題を分割し，交互に最適化することで効果的に問題を解くアルゴリズムであり，繰り返し計算が必要である．繰り返し計算は計算コストが高いため，この繰り返し計算を深層モデルへ置き換える．ADMMにおけるデノイジング過程を深層モデルで表現し，繰り返すステップ数を固定することで高速で精度の良い再構成を達成した．また，センサ制約を満たす符号化パターンをランダムに複数用意し，その中で最も再構成誤差の小さいものを採用することで符号化パターンの最適化を行った．符号化パターンの選択と再構成ネットワークの学習を交互に繰り返すことで同時に最適化を行った．同時最適化によりランダムな符号化パターンを用いたときと比べ再構成されたtransient imageとそこから推定されるシーンの奥行の双方で品質が向上した．
Class subject in charge
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Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2025academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
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Information Technology Experiments B (Media Processing) （2025academic year） Third semester - 火3～7,金3～7
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Information Technology Experiments A (Computer Hardware) （2025academic year） 1st semester - 月3～7,木3～7
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Information Technology Experiments B (Media Processing) （2025academic year） Third semester - 火3～7,金3～7
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Inquiry-Based Learning in Information Technology （2025academic year） 1st and 2nd semester - [第１学期]木7～8, [第２学期]水5～6
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Engineering English （2025academic year） Late - その他
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Technical Writing 1 （2025academic year） Prophase - その他
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Technical Writing 2 （2025academic year） Late - その他