| 講演名 | 2021-11-25 グラフ学習に基づく光線空間上の雑音除去の検討 吉田 莉乃(理科大), 児玉 和也(NII), ヴュー フイ(ヨーク大), チョン ジーン(ヨーク大), 浜本 隆之(理科大), |
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| 抄録(和) | 4 次元の光線空間は，2 次元平面の格子点上に隣接して並ぶ各視点で得られた要素画像からなる多視点画像群として構成できる.本研究では，大規模な高次元データを要し深層学習の導入が困難であった光線空間上の雑音除去に関し，グラフ学習に基づく新しい手法を提案する.一般にグラフ信号処理において，深層学習に基づきグラフの構成を決定することの有効性が示されている.実際，グラフ信号処理を介さず深層学習を直接に用いる場合に比し， こうした枠組は解釈可能な上，学習パラメータ数が大幅に抑制され，小規模のデータセットのみから安定に効率の良い処理が実現できる.ここでは簡単のため，十分に密な光線情報を対象に，4次元中の近傍を接続したグラフ上で全変動正則化による雑音除去を検討する.具体的には，畳み込みニューラルネットワークにより当該グラフ中のエッジ の重みが決定されるよう学習を行う.こうした提案法がモデルベース，深層学習ベースいずれの手法も復元品質ならびに安定性で上回ることを実験により示す. |
| 抄録(英) | A light field (LF) image is composed of multi-view images acquired by slightly offset viewpoints. We propose a novel method to denoise noise-corrupted LF images based on graph learning. In comparison with the conventional deep learning for image restoration, our interpretable method combined with graph signal processing (GSP) needs to learn only far fewer parameters suitable for limited datasets. Given multi-view images acquired by dense viewpoints simply, neighboring pixels in the corresponding 4D LF image are connected to each other for GSP using graph total variation (GTV) as signal prior. In order to construct the graph for LF image denoising, we train a convolutional neural net (CNN) determining its edge weights. Experimental results show that our proposal outperformed model-based and deep-learning-based implementations with respect to denoising performance and robustness. |
| キーワード(和) | 光線空間 / 雑音除去 / 多視点画像 / グラフ全変動 / 畳み込みニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Light field / denoising / multi-view images / graph total variation / convolutional neural nets |
| 資料番号 | CS2021-62,IE2021-21 |
| 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 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | グラフ学習に基づく光線空間上の雑音除去の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 光線空間 / Light field |
| キーワード(2)（和/英） | 雑音除去 / denoising |
| キーワード(3)（和/英） | 多視点画像 / multi-view images |
| キーワード(4)（和/英） | グラフ全変動 / graph total variation |
| キーワード(5)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural nets |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉田 莉乃 / Rino Yoshida |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 児玉 和也 / Kazuya Kodama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所(略称：NII) National Institute of Informatics(略称：NII) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | ヴュー フイ / Huy Vu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | ヨーク大学(略称：ヨーク大) York University(略称：York Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | チョン ジーン / Gene Cheung |
| 第 4 著者 所属（和/英） | ヨーク大学(略称：ヨーク大) York University(略称：York Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 浜本 隆之 / Takayuki Hamamoto |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2021-11-25 |
| 資料番号 | CS2021-62,IE2021-21 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CS-268,IE-269 |
| ページ範囲 | pp.13-18(CS), pp.13-18(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-18 (CS, IE) |