| 講演名 | 2021-11-25 wganBCS: Block-wise image compressive sensing and reconstruction model using adversarial training to eliminate block effects Boyan Chen(Hosei Univ./NPU), 内田 薫(法政大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | The famous block-wise compressive sensing (BCS) paradigm can greatly reduce the memory consumption of sensingmatrix compared with traditional image compressive methods. However, BCS paradigm still suffers from two issues. One is thatblock-wise sensing causes heavy block effect on the reconstructed image, which leads to degradation in the image quality metrics. Another is that the sate of art block wise image compressive sensing methods only use mean square error loss function to optimizetheir models, which causes the reconstructed images over smoothed. In this paper, we incorporate generative adversarial traininginto BCS paradigm and propose a new block wise image compressive sensing and reconstruction model called wganBCS, which acombination of traditional L2 loss and the wasserstein loss are used to optimize the model. We propose a modified wasserstein GAN(WGAN) network to deal with the block effect caused by the block wise compressive sensing. Specifically speaking, the generatornetwork will minimize the wasserstein distance calculated by the critic network to keep the reconstructed images visually authenticto ground truth images. Experimental result shows that our model is superior both in visual authenticity and the image qualitymetrics compared to most state of art image compressive sensing methods. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Image compressed sensingGenerative adversarial NetworksDeep Learning |
| 資料番号 | CS2021-60,IE2021-19 |
| 発行日 | 2021-11-18 (CS, IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IPSJ-AVM / CS / IE / ITE-BCT |
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| 開催期間 | 2021/11/25(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像符号化，通信・ストリーム技術，一般 |
| テーマ（英） | Image coding, Communications and streaming technologies, etc. |
| 委員長氏名（和） | 笠井 裕之(早大) / 寺田 純(NTT) / 児玉 和也(NII) / 斎藤 恭一(NHK) |
| 委員長氏名（英） | 笠井 裕之(早大) / Jun Terada(NTT) / Kazuya Kodama(NII) / Kyoichi Saito(NHK) |
| 副委員長氏名（和） | / 梅原 大祐(京都工繊大) / 坂東 幸浩(NTT) / 山崎 俊彦(東大) / 村田 英一(京大) / 斉藤 一(テレビ東京) |
| 副委員長氏名（英） | / Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) / Hiroyuki Bandoh(NTT) / Toshihiko Yamazaki(Univ. of Tokyo) / Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Hajime Saito(TV Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 金井 謙治(早大) / 徐 建鋒(KDDI) / 松村 誠明(NTT) / 吉田 悠来(NICT) / 原 一貴(NTT) / 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 神原 浩平(NHK) / 鈴村 高幸(テレビ朝日) / 和泉田 智志(日本テレビ) / 大内 幹博(パナソニック) / 宮野 真由子(東芝インフラシステムズ) |
| 幹事氏名（英） | 金井 謙治(早大) / 徐 建鋒(KDDI) / 松村 誠明(NTT) / Yuki Yoshida(NICT) / Kazutaka Hara(NTT) / Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Kohei Kambara(NHK) / Takayuki Suzumura(TV Asahi) / Satoshi Izumida(NTV) / Mikihiro Ouchi(Panasonic) / Mayuko Miyano(Toshiba Infrastracture Systems & Solutions) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 山浦 隆博(東芝) / 井田 悠太(山口大) / 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 糸原 達彦(三菱電機) / 松本 卓三(古河電工) / 丸山 猛(古河電工) / 榎 芳栄(TBSテレビ) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Takahiro Yamaura(Toshiba) / Yuta Ida(Yamaguchi Univ.) / Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Tatsuhiko Itokawa(Mitsubishi Electric) / Takumi Matsumoto(Furukawa Electric) / Takeshi Maruyama(Furukawa Electric) / Yoshie Enoki(TBS) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | The Special Interest Groups of Audio Visual and Multimedia Information Processing / Technical Committee on Communication Systems / Technical Committee on Image Engineering / Technical Group on Broadcasting and Communication Technologies |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | wganBCS: Block-wise image compressive sensing and reconstruction model using adversarial training to eliminate block effects |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Image compressed sensingGenerative adversarial NetworksDeep Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | Boyan Chen / Boyan Chen |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Hosei University/Northwestern Polytechnical University(略称：Hosei Univ./NPU) Hosei University/Northwestern Polytechnical University(略称：Hosei Univ./NPU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 内田 薫 / Kaoru Uchida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：Hosei Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-11-25 |
| 資料番号 | CS2021-60,IE2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CS-268,IE-269 |
| ページ範囲 | pp.1-6(CS), pp.1-6(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-18 (CS, IE) |