| 講演名 | 2018-06-15 色差画像を利用したCNNヘ?ース画像テ?モサ?イク 山口 拓郎(慶大), 池原 雅章(慶大), |
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| 抄録(和) | テ?モサ?イク技術は画像処理て?注目されている技術て?ある.多くのテ?モサ?イク手法て?は特定の理論に基つ?い たフィルタを手計算し，利用する.しかしそういったフィルタて?はエッシ?やテクスチャなと?輝度変化の大きい領域て? 誤差か?生まれてしまう.本書て?は CNN ヘ?ースのテ?モサ?イク手法を提案する.CNN は多くの情報処理分野て?高い精度 を持つ手法を産んて?いるか?，CNN ヘ?ースのテ?モサ?イク手法はほとんと?提案されていない.私達のネットワークて?はヘ? イヤー画像をそのまま入力画像とし，アウトフ?ットに色差画像を用いた.また局所ハ?ッチの中心画素の色により 4 つ のネットワークを用意し，それそ?れに適した重みを学習させた.結果として，提案法は従来手法より高品質な画像か? 生み出すことか?て?き，それを実験て?示した. |
| 抄録(英) | Demosaicking is play a vital role in image processing. Many conventional demosaicking methods are based on hand-crafted filters. However, the filters yield some errors in edge regions or texture regions. In this paper, we propose a CNN-based demosaicking method. CNN leads to high accuracy in many field, however, there are few methods in demosaicking field. We use the Bayer image without any interpolation as input and chrominance images as output. Besides, we prepare four networks classified the centered pixel of a local region in Bayer images. Experimental results show our CNN-based approach produces high quality restored image. |
| キーワード(和) | デモザイク / CNN / CFA / 深層学習 / 学習ベース |
| キーワード(英) | Demosaicking / Convolution Neural Network (CNN) / Color Filter Array (CFA) / Deep Learning / Learning based |
| 資料番号 | CAS2018-35,VLD2018-38,SIP2018-55,MSS2018-35 |
| 発行日 | 2018-06-07 (CAS, VLD, SIP, MSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS / SIP / MSS / VLD |
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| 開催期間 | 2018/6/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学フロンティア応用科学研究棟 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. (Frontier Research in Applied Sciences Build.) |
| テーマ（和） | システムと信号処理および一般 |
| テーマ（英） | System and Signal Processing, etc |
| 委員長氏名（和） | 岡崎 秀晃(湘南工科大) / 村松 正吾(新潟大) / 名嘉村 盛和(琉球大) / 峯岸 孝行(三菱電機) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Okazaki(Shonan Inst. of Tech.) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) / Morikazu Nakamura(Univ. of Ryukyus) / Noriyuki Minegishi(Mitsubishi Electric) |
| 副委員長氏名（和） | 山脇 大造(日立) / 相川 直幸(東京理科大) / 林 和則(阪市大) / 髙井 重昌(阪大) / 戸川 望(早大) |
| 副委員長氏名（英） | Taizo Yamawaki(Hitachi) / Naoyuki Aikawa(TUS) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ) / Shigemasa Takai(Osaka Univ.) / Nozomu Togawa(Waseda Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 橘 俊宏(湘南工科大) / 中村 洋平(日立) / 渡邊 修(拓殖大) / 中本 昌由(広島大学) / 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ) / 金澤 尚史(阪大) / 新田 高庸(NTT) / 小平 行秀(会津大) |
| 幹事氏名（英） | Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Yohei Nakamura(Hitachi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Masayoshi Nakamoto(Hiroshima Univ.) / Ichiro Toyoshima(Toshiba) / Takahumi Kanazawa(Osaka Univ.) / Koyo Nitta(NTT) / Yukihide Odaira(Aizu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 基(ルネサスエレクトロニクス) / / 金城 秀樹(沖縄大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Motoi Yamaguchi(Renesas Electronics) / / Hideki Kinjo(Okinawa Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Circuits and Systems / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications / Technical Committee on VLSI Design Technologies |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 色差画像を利用したCNNヘ?ース画像テ?モサ?イク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Demosaicking via Chrominance Images with Convolutional Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デモザイク / Demosaicking |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / Convolution Neural Network (CNN) |
| キーワード(3)（和/英） | CFA / Color Filter Array (CFA) |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 学習ベース / Learning based |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山口 拓郎 / Takuro Yamaguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池原 雅章 / Masaaki Ikehara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-06-15 |
| 資料番号 | CAS2018-35,VLD2018-38,SIP2018-55,MSS2018-35 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | CAS-82,VLD-83,SIP-84,MSS-85 |
| ページ範囲 | pp.185-190(CAS), pp.185-190(VLD), pp.185-190(SIP), pp.185-190(MSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-07 (CAS, VLD, SIP, MSS) |