| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 7g |
| セッション名 |
| 画像処理 |
| 講演日 |
| 2020/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| g |
| 講演番号 |
| I-036 |
| タイトル |
| 周波数解析に基づくCNNの適応的選択によるリモートセンシング画像の超解像手法 |
| 著者名 |
| 寺崎聡一郎, 黒木修隆, 沼 昌宏, |
| キーワード |
| 兵庫県神戸市灘区 |
| 抄録 |
| 近年、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた超解像のネットワークが数多く提案されている。これらを衛星画像に応用する場合、学習に用いる画像によってネットワークの復元精度が大幅に低下するといった問題がある。よって適切な学習および推論方法が必要とされる。この課題に対処するために、本研究では画像の周波数成分から得られる特徴を基に適応的にネットワークを選択するアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは、２次元離散フーリエ変換を用いた周波数解析と、解析結果を基にしたSRCNNの適応的選択で構成される。比較実験では、提案アルゴリズムを導入することで比較手法より高精度な画像復元が可能になることを示す。 |
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