| 講演名 | 2021-03-05 ［ショートペーパー］正確な水中画像モデルに基づくデータセットの構築と解析 髙尾 俊輔(港湾空港技研), |
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| 抄録(和) | 水中光学画像は応用上大変重要であるが，複雑な海洋環境に起因して生じる色被りやコントラストの低下といった画像劣化が深刻な問題となる．水中画像に含まれる強いノイズを除去するうえで，近年急速に発展を遂げているディープラーニングを用いた学習ベースの手法があるものの，陸上画像とは異なり実画像による大規模なデータセットの構築が困難である．そのため，水中画像処理の分野では実データの代替として人工データがしばしば用いられる．しかし，既存研究では水中画像モデルを簡略化したものにとどまり，実際の水中画像を十分に再現することができず，その有効性はやや限定的である．本研究では，厳密な水中画像モデルに基づき大規模なデータセットの構築を行い，構築したデータセットの有効性について定量的に評価を行うとともに画像処理への応用の展望について述べる． |
| 抄録(英) | Although underwater images are important in many fields, image degradation such as color distortion or declined contrast caused bythe complex ocean environment is a serious problem. In order to remove strong noises in underwater images, learning based approaches like deep learning are a prominent solution, but making large dataset is a challenging task in underwater image, not as in land image. Artificial images are commonly used in stead of real images to satisfy sufficient data in underwater image processing, butprevious underwater image models are simplified and lacking reality. This research constructs large underwater dataset based on correct underwater image model, and implements analysis quantitatively, then prospect of image processing is talked. |
| キーワード(和) | 水中画像データセット / 水中画像ノイズ除去 / MCMC / ディープラーニング |
| キーワード(英) | underwater dataset / MCMC / deep learning / underwater image enhancement |
| 資料番号 | PRMU2020-96 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2021/3/4(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 昭悟(NTT) / 岩村 雅一(阪府大) |
| 副委員長氏名（英） | Akisato Kimura(NTT) / Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 内田 祐介(Mobility Technologies) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Uchida(Mobility Technologies) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］正確な水中画像モデルに基づくデータセットの構築と解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Accurate underwater model based dataset and analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 水中画像データセット / underwater dataset |
| キーワード(2)（和/英） | 水中画像ノイズ除去 / MCMC |
| キーワード(3)（和/英） | MCMC / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | ディープラーニング / underwater image enhancement |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 髙尾 俊輔 / Shunsuke Takao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 港湾空港技術研究所(略称：港湾空港技研) Port and Airport Research Institute(略称：PARI) |
| 発表年月日 | 2021-03-05 |
| 資料番号 | PRMU2020-96 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | PRMU-409 |
| ページ範囲 | pp.157-157(PRMU), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |