非視野（Non-Line-of-Sight、NLOS）イメージングは、中間面を介して障害物の背後にあるターゲットからの間接的な光信号を捉え、隠れたシーンを再構築することが可能であり、防犯や自動運転などの分野で広く応用されています。パッシブNLOSイメージングにおける有効信号の弱さ、ノイズの強さ、および既存の手法が中間面の非ランバート反射特性を十分に活用していないことによる再構成精度の不足という課題に対して、異なる材質のタイル中間面を用いたパッシブNLOSイメージング実験システムを構築し、8グループ、80万枚以上の投影画像を含むNLOS-Passive-TILES-stl10データセットを作成しました。反射を強化する改良型U-NETアーキテクチャ（ER-UNET）によるパッシブNLOSイメージング手法を提案し、反射特徴抽出器、微分可能CLAHE、適応インスタンス正規化などのモジュールを統合し、RGBをY、R-Y、B-Yの三チャネルに変換しYチャネルの重みを強化。エンコード-デコードにより多尺度特徴を抽出し、SVD低ランク分解を行い勾配感知RGB再構成を実現しました。実験結果により、ER-UNETはNLOS-PASSIVEテストセットで平均PSNR15.14 dB、SSIM0.50を達成し、NLOS-OTおよびC-GANアルゴリズムを上回り、顔やアイコンなどのテストデータに対して優れた汎化能力を示し、パッシブNLOSイメージングの実用化に新たな視点を提供します。

非視野イメージング;パッシブイメージング;U-net;NLOSデータセット;タイル;中間面;反射特性