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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-01 15:15 ランダム値インパルス性雑音除去のために雑音検出と除去を行う畳み込みニューラルネットワークの提案 ○福田有輝也（九工大）・久保田良輔（宇部高専）・田向 権（九工大）  SIS2020-34 |
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| 抄録 | （和） | ディジタル画像を伝送する際に，ランダム値インパルス性雑音(Random-Valued Impulse Noise: RVIN) が発生し，画像の劣化を招く場合がある．RVIN は，元の画像情報とは無関係にランダムな値が重畳する雑音であるため，除去が困難な雑音として知られている．本研究では，RVIN を高い精度で除去するために，畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN) を用いた新たな除去手法を提案する．提案手法は，RVIN がどこに重畳しているかを検出する検出部と，その除去を行う除去部で構成される．検出部による検出結果は行列によって表現され，入力画像と併せて除去部のCNN に入力される．検証実験では，提案手法の検出精度と除去精度について従来手法と比較した．結果として，提案手法は従来手法よりも一部の検出精度は低下した一方で，除去精度は向上した． |
| （英） | When digital images are transmitted, Random-Valued Impulse Noise (RVIN) may cause image degradation. RVIN is known as noise that is difficult to remove, because random values are added independently to original image information. In this paper, we propose a new RVIN removal method using a Convolutional Neural Networks(CNNs) with high accuracy. The proposed method consists of a detection part that detects where the RVINs are added and a removal part that removes detected RVIN. A detection result by the detection part is obtained as a matrix and it becomes input of the removal part with an input image. In experiments, the proposed method is compared with the conventional method from both viewpoints of detection and removal accuracy. As a result, some of the detection accuracies of the proposed method were lower than that of the conventional method, while the removal accuracy was improved. | |
| キーワード | （和） | 雑音除去 / ランダム値インパルス性雑音 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Denoising / Random-Valued Impulse Noise / Convolutional Neural Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 269, SIS2020-34, pp. 35-40, 2020年12月. | |
| 資料番号 | SIS2020-34 | |
| 発行日 | 2020-11-24 (SIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIS2020-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2020-12-01 - 2020-12-01 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | Smart Personal Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2020-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ランダム値インパルス性雑音除去のために雑音検出と除去を行う畳み込みニューラルネットワークの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal of Convolutional Neural Networks detecting and removing noise for Random-Valued Impulse Noise Denoising |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 雑音除去 / Denoising |
| キーワード(2)（和/英） | ランダム値インパルス性雑音 / Random-Valued Impulse Noise |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 有輝也 / Yukiya Fukuda / フクダ ユキヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyusyu Institute of Technology (略称： Kytutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保田 良輔 / Ryosuke Kubota / クボタ リョウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇部工業高等専門学校 (略称： 宇部高専) National Institute of Technology, Ube College (略称： NITUC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyusyu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-01 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.269 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-24 (SIS) |
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