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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-02-20 12:45 全変動正則化の最適パラメータ設計に基づく3DCG符号化画像のノイズ除去に関する画質評価 ○河畑則文（金沢学院大）  ITS2023-67 IE2023-56 |
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| 抄録 | （和） | 少ない画像データからできる限り少ない組み合わせで画像を再現・表現するスパースコーディング技術の画像処理への応用が今までに研究されてきている．画像メディアは，性質や特徴を事前に把握した上で前処理を行う必要がある．筆者の場合は，3DCG画像について研究を行っており，3DCGに対応したスパースコーディング処理の最適な実現を目指すことになる．筆者は今までにスパース辞書学習型コーディングに基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価を行ってきた．スパース辞書型コーディングは辞書学習に依存しており，ノイズ除去の種類や学習状況によってはばらつきが見られ，画像再現をするのに差が見られた．そのため，ノイズ間の差をできる限り少なくするために数理最適化の一種である全変動正則化を考慮し，先見情報を取り入れることにより，より精度の高い画像再現のアルゴリズムの構築ができるのではないかと考えた．本研究では，先見情報である全変動正則化に基づく3DCG画像のノイズ除去に関する効率的なアルゴリズムを最適なパラメータ設計により構築を試みた．そして，ノイズ除去前後の画質評価を行うことにより，アルゴリズムの効果について考察した． |
| （英） | Sparse coding techniques, which reproduce and represent images with as few combinations as possible from a small amount of image data, have been studies for application to image processing. The image media is needed that pre-processing must be performed based on a preliminary understanding of properties and characteristics. In our case, there are studies related on 3D CG images, and therefore, the goal is to optimize the sparse coding process for 3D CG. We have been studied the quality assessment of 3D CG image noise removal based on sparse dictionary learning coding. Sparse dictionary-based coding relies on dictionary learning, and there were differences in image reproduction depending on the type of denoising and learning conditions. Therefore, we considered the possibility of constructing a more accurate algorithm for image reproduction by considering total variation regularization, a type of mathematical optimization, and incorporating foresight information in order to minimize the difference between noises. In this study, we attempted to construct an efficient algorithm for denoising 3D CG images based on total variation regularization, which is foresight information, by designing optimal parameters. And then, we discussed the effectiveness of the algorithm by evaluating image quality before and after denoising. | |
| キーワード | （和） | コンピュータグラフィックス / 全変動正則化 / ラッソ回帰 / ノイズ除去 / HEVC / 画質評価 / / |
| （英） | Computer Graphics / Total Variation Regularization / Lasso / Noise Removal / HEVC / Image Quality Assessment / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 381, IE2023-56, pp. 112-117, 2024年2月. | |
| 資料番号 | IE2023-56 | |
| 発行日 | 2024-02-12 (ITS, IE) | |
| 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 | ITS2023-67 IE2023-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2024-02-19 - 2024-02-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理、一般（予定） |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2024-02-ITS-IE-MMS-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 全変動正則化の最適パラメータ設計に基づく3DCG符号化画像のノイズ除去に関する画質評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | 3D CG Coded Image Noise Removal and Quality Assessment Based on Optimal Design of Total Variation Regularization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータグラフィックス / Computer Graphics |
| キーワード(2)（和/英） | 全変動正則化 / Total Variation Regularization |
| キーワード(3)（和/英） | ラッソ回帰 / Lasso |
| キーワード(4)（和/英） | ノイズ除去 / Noise Removal |
| キーワード(5)（和/英） | HEVC / HEVC |
| キーワード(6)（和/英） | 画質評価 / Image Quality Assessment |
| 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） | 河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢学院大学 (略称： 金沢学院大) Kanazawa Gakuin University (略称： Kanazawa Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-02-20 12:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2023-67, IE2023-56 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.380(ITS), no.381(IE) |
| ページ範囲 | pp.112-117 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-12 (ITS, IE) |
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