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講演抄録/キーワード
講演名 2019-10-04 14:00
スパース辞書学習型コーディングに基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価
河畑則文東京理科大
抄録 (和) 画像の高精細化,高品質化により,大量の画像データを処理する機会が増えてきている.画像処理を行うにあたって,高品質で高速に処理を行うことが可能であれば良いが,必ずしも高品質な環境とは限らず,画像データをどのように表現していくかは重要である.画像データを表現するために,辞書をあらかじめ用意し,その要素からできる限り少ない組み合わせで画像データの入力の一部または全体を表現するスパースコーディングを用いた画像処理手法が今までに研究されてきている.しかし,画質の観点から,どの程度の要件を満たせば,意味のある画像表現として,スパースコーディングが有効に活用できるかという議論はなされておらず,検証する必要がある.本研究では,まず,3DCG画像において6種類のノイズを付加し,その後,スパース辞書学習に基づいてノイズ除去を行った.そして,画像処理の前後では,PSNRを測定し,どの程度,画質評価値が最終的に改善しているのかを考察した. 
(英) By appearing of high-definition and high-quality images, it comes to increase many chance to process image big data. If it is possible to process images quickly, it is very good, however, all people are not always in high quality environment. Therefore, it is important to discuss how to represent image data. There were many studies for image processing method using sparse coding which represented a part or overall of image data by combination as less as possible from component of dictionary to represent image data in advance. However, from a view of image quality, in case it is satisfied as requirement, there is not discussion whether it is possible or not to utilize sparse coding as meaning image representation. Therefore, we need to clarify these points. In this paper, first, we carried out dictionary learning to process the sparse coding in advance, and then, we added six types of noise for 3D CG images. Next, we processed noise removal based on sparse coding theory and dictionary learning. Before and after image processing, we discussed improvement of image quality evaluation value eventually by measuring PSNR.
キーワード (和) スパースコーディング / 辞書学習 / ノイズ付加 / ノイズ除去 / 画質評価 / / /  
(英) Sparse Coding / Dictionary Learning / Noise Addition / Noise Removal / Image Quality Assessment / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 215, IMQ2019-6, pp. 1-10, 2019年10月.
資料番号 IMQ2019-6 
発行日 2019-09-27 (IMQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IMQ  
開催期間 2019-10-04 - 2019-10-04 
開催地(和) 大阪大学 吹田キャンパス 
開催地(英) Osaka University 
テーマ(和) 画像処理とIMQ一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IMQ 
会議コード 2019-10-IMQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) スパース辞書学習型コーディングに基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) 3D CG Image Quality Assessment Including Noise Removal Based on Sparse Dictionary Learning Coding 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパースコーディング / Sparse Coding  
キーワード(2)(和/英) 辞書学習 / Dictionary Learning  
キーワード(3)(和/英) ノイズ付加 / Noise Addition  
キーワード(4)(和/英) ノイズ除去 / Noise Removal  
キーワード(5)(和/英) 画質評価 / Image Quality Assessment  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ
第1著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
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講演者
発表日時 2019-10-04 14:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IMQ 
資料番号 IEICE-IMQ2019-6 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.215 
ページ範囲 pp.1-10 
ページ数 IEICE-10 
発行日 IEICE-IMQ-2019-09-27 


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