| 講演名 | 2020-02-27 コントラストをガイドとするチャネル別深層学習によるカラー画像の色収差補正 長島 尚登(日大), 目黒 光彦(日大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，深層学習を用いてカラー画像に生じる色収差の補正処理を行う手法について提案する．色収差とは，画像の撮影において，レンズを通過した光が一点に結像しない場合に，カラーチャネルごとの色ずれとして現れる現象である．このような色収差は，レンズ構成の工夫等の光学的な手法により，ある程度補正することは可能であるものの，完全に補正することが難しい．そのような場合，画像処理による色収差の補正が必要となる．ほとんどの色収差補正手法において，赤，緑，青（$R$，$G$，$B$）の3つのカラーチャネルのうち，劣化を生じない$G$チャネルは$R$や$B$チャネルのエッジ補正の基準とされる．本手法では，ノイズ除去用の深層学習手法であるDnCNNを用いて，$R$，$B$チャネルを別々のネットワークで学習，及び，補正する．これにより，同一のネットワークで$R$，$B$チャネルを補正するネットワークに比べ，より高精度な学習が可能となる．その際，コントラストを強調した$G$チャネルを学習，及び，補正処理に用いることで，$R$，$B$チャネルのエッジ補正の基準を，より明確なものとし，効果的な色収差補正を実現する．以上の手続きにより学習した2つのネットワークを用いて，色収差の生じた劣化画像に対して補正処理をおこなう．適用例を通じ，本提案手法の有効性を示す． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a new correcting method of chromatic aberration occurring in color images using Deep Learning. In this proposed method, the existing Deep Learning for denoising (well known as DnCNN) is used for chromatic aberration correction purpose. In a lens optical system for imaging, the wavelength of $G$ is designed to be in focus. Therefore, light $R$ with longer wavelength than $G$ and light $B$ with shorter wavelength are out of focus and may cause chromatic aberration. We propose a method to remove the deterioration of chromatic aberration of $R$ channel and $B$ channel by using the $G$ channel without chromatic aberration. In the case of learning DnCNN for restoration of $R$, it is better to perform correction with CNN learned using only learning data of $R$ and $G$. Moreover, for restoration $B$ channel, it is better using $B$ and $G$ data only than using all $RGB$ data. By separating the two DnCNN networks to be trained for the $R$ or $B$ channels, an accuracy and an efficiency of DnCNN can be improved. Further, the training and correcting process by using the $G$ channel with enhanced contrast, make clear the criteria for $R$ and $B$ channel edge correction. Through experimental results, we show the effectiveness of our proposed method |
| キーワード(和) | 色収差補正 / 深層学習 / カラーチャネル / カラー画像 / コントラスト強調 |
| キーワード(英) | chromatic aberration / Deep Learning / color channel / color image / contrast enhancement |
| 資料番号 | ITS2019-35,IE2019-73 |
| 発行日 | 2020-02-20 (ITS, IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-HI / IE / ITS / ITE-MMS / ITE-ME / ITE-AIT |
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| 開催期間 | 2020/2/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理および一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 永井 岳大(東工大) / / / 石井 紀彦(NHK) / 田川 憲男(首都大) / 向井 信彦(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Takehiro Nagai(Tokyo Inst. of Tech.) / / / Norihiko Ishii(NHK) / Norio Tagawa(Tokyo Metropolitan Univ.) / Nobuhiko Mukai(Tokyo Cisy Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | / / / / 新井 啓之(日本工業大) / 名手 久貴(東京工芸大) |
| 副委員長氏名（英） | / / / / Hiroyuki Arai(Nippon Institute of Technology) / Hisaki Nate(Tokyo Polytechnic Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 磯貝 愛(NTT) / / / 文仙 正俊(福岡大) / 船橋 信彦(NHK) / 望月 貴裕(NHK) / 小川 貴弘(北海道大) / 城 堅誠(ソニーセミコンダクタソリューションズ) |
| 幹事氏名（英） | Megumi Isogai(NTT) / / / Masatoshi Bunsen(Fukuoka Univ.) / Nobuhiko Funabashi(NHK) / Takahiro Mochizuki(NHK) / Takahiro Ogawa(Hokkaido Univ.) / Kensei Jo(Sony Semiconductor Solutions) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Group on Human Inormation / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Group on Multi-media Storage / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Artistic Image Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | コントラストをガイドとするチャネル別深層学習によるカラー画像の色収差補正 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Chromatic Aberration Correction of Color Images Using Deep Learning with Each Channel Training Based on Contrast Enhancement |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 色収差補正 / chromatic aberration |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | カラーチャネル / color channel |
| キーワード(4)（和/英） | カラー画像 / color image |
| キーワード(5)（和/英） | コントラスト強調 / contrast enhancement |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 長島 尚登 / Naoto Nagashima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学大学院(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 目黒 光彦 / Mitsuhiko Meguro |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-02-27 |
| 資料番号 | ITS2019-35,IE2019-73 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ITS-421,IE-422 |
| ページ範囲 | pp.183-188(ITS), pp.183-188(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-20 (ITS, IE) |