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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-15 10:40 機械学習を用いた低レベルガウス雑音の推定の検討 鈴木貴士（マイクロ・テクニカ）・○木村誠聡（神奈川工科大）  SIS2023-57 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では標準偏差10未満の低レベルガウス雑音の雑音推定の方法について検討を行う．従来よりガウス雑音の推定は種々提案されているが，低レベルガウス雑音の雑音推定はエッジや細部信号が多い画像においては雑音と分離的できないため誤差が大きい．本稿では雑音の推定方法としてエッジ・細部信号の影響を考慮させるためにεフィルタを適用させて雑音推定を行い，そのε値を変えることで雑音のレベルとエッジ・細部信号との関係性を鑑みることを考える．そして，この関係性を近似関数で推定し，種々の画像の近似関数の状況を元に機械学習を用いることで最終的な画像に重畳された低レベルガウス雑音の標準偏差を求めることが可能であるかの検討を行う．提案法によって求められた推定雑音値は従来手法より良好な結果であることを確認した． |
| （英） | In this study, we investigate a noise estimation method for low-level Gaussian noise with a standard deviation of less than 10. Although various methods for estimating Gaussian noise have been proposed in the past, noise estimation of low-level Gaussian noise has large errors in images with many edge and detail signals. In this paper, we consider applying the epsilon filter to the noise estimation method in order to consider the effects of edge and detail signals, and then changing the value of epsilon in order to consider the relationship between noise level and edge and detail signals. This relationship is then estimated using an approximation function, and machine learning is used to determine the relationship between noise level and edge/detail signal by changing the epsilon value. We then estimate this relationship using an approximation function and investigate whether it is possible to obtain the standard deviation of low-level Gaussian noise superimposed on the final image by using machine learning based on the situation of the approximation function for various images. It is confirmed that estimated noise value obtained by the proposed method is better than that by conventional methods. | |
| キーワード | （和） | 低レベルガウス雑音 / 雑音推定 / 機械学習 / Excelソルバー / / / / |
| （英） | Low-level Gaussian noise / noise estimation / machine learning / Excel solver / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 440, SIS2023-57, pp. 67-72, 2024年3月. | |
| 資料番号 | SIS2023-57 | |
| 発行日 | 2024-03-07 (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 | SIS2023-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2024-03-14 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 神奈川工科大学 |
| 開催地（英） | Kanagawa Institute of Technology |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Soft computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2024-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた低レベルガウス雑音の推定の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of low-level Gaussian noise estimating by using machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 低レベルガウス雑音 / Low-level Gaussian noise |
| キーワード(2)（和/英） | 雑音推定 / noise estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | Excelソルバー / Excel solver |
| 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） | 鈴木 貴士 / Takashi Suzuki / スズキ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社マイクロ・テクニカ (略称： マイクロ・テクニカ) MicroTechnica Co., Ltd. (略称： MicroTechnica) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 誠聡 / Tomoaki Kimura / キムラ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa institute of technology (略称： Kanagawa institute of technology) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2024-03-15 10:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2023-57 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.440 |
| ページ範囲 | pp.67-72 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-07 (SIS) |
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