| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-08-26 12:50 学習型凸正則化を用いた加速劣勾配法による画像復元 ○杉村幸翼（阪大）・早川 諒（東京農工大）・飯國洋二（阪大）  SIP2024-44 |
|
| 抄録 | （和） | 画像復元は劣化した観測から未知の原画像を求める問題である． 画像復元を行うアプローチの1つとして，観測モデルに基づくデータ忠実項と画像の性質に基づく正則化項からなる目的関数を最小化する方法がある． 画像復元のための正則化項は人手で設計されることが多いが，データを用いて学習したACR（Adversarial Convex Regularizers）と呼ばれる正則化関数を用いることで復元精度を向上させる手法が提案されている． 本研究では，ACRを正則化として用いた最適化問題を解くための従来の劣勾配法に加速勾配法のテクニックを応用することで，より少ない反復回数で画像復元を行う手法を提案する． CT（Computed Tomography，コンピュータ断層撮影）画像再構成の計算機シミュレーションによってその特性を評価する． |
| （英） | Image restoration is the estimation of an unknown image from its degraded measurement. One approach for the image restoration problem is to minimize a objective function consisting of a data-fidelity term and a regularization term. The regularization term is often designed manually, whereas a machine learning-based regularizer called adversarial convex regularizers (ACR) has been proposed to improve the accuracy. In this study, we propose image restoration algorithms on the basis of the conventional subgradient method and acceleration techniques for the optimization problem with ACR. Simulation results show the performance of the proposed approach for computed tomography (CT). |
|
| キーワード | （和） | 画像復元 / 凸最適化 / 学習型凸正則化 / 加速勾配法 / / / / |
| （英） | image restoration / convex optimization / learned convex regularizer / accelerated gradient method / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 162, SIP2024-44, pp. 1-6, 2024年8月. | |
| 資料番号 | SIP2024-44 | |
| 発行日 | 2024-08-19 (SIP) | |
| 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 | SIP2024-44 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2024-08-26 - 2024-08-27 |
| 開催地（和） | 福井大学文京キャンパス |
| 開催地（英） | University of Fukui (Bunkyo Campus) |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2024-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習型凸正則化を用いた加速劣勾配法による画像復元 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Restoration Using Accelerated Subgradient Method with Learned Convex Regularizers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像復元 / image restoration |
| キーワード(2)（和/英） | 凸最適化 / convex optimization |
| キーワード(3)（和/英） | 学習型凸正則化 / learned convex regularizer |
| キーワード(4)（和/英） | 加速勾配法 / accelerated gradient method |
| 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） | 杉村 幸翼 / Kosuke Sugimura / |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早川 諒 / Ryo Hayakawa / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯國 洋二 / Yoji Iiguni / |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-08-26 12:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2024-44 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.162 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-19 (SIP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]