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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-03 10:30 凸結合表現に基づく画像変換ネットワークを用いた画像強調と強調度合い調整法の一提案 ○植田祥明（龍谷大）・向田眞志保（鹿児島大）  SIS2025-34 |
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| 抄録 | （和） | 低照度画像の強調は，照度が不十分な画像を人間にとって見やすい画像へ変換するためだけでなく，画像認識精度の向上を目的とした前処理としても重要な役割を果たす．これまでに，RGB色空間，HSV色空間，CIELab色空間など，様々な色空間上で処理を行う画像強調法が提案されてきた．しかし，従来の学習ベースの画像強調法は，出力画素値の忠実性に焦点を当てているものがほとんどである．そのため，無彩色に近い色に対しては，その色相の違いを十分に評価できないという問題があった．本研究では，画像を白，黒，純色の凸結合によって表現し，その係数および純色の忠実度を損失関数で測ることにより，色相の推定精度を高める画像強調手法を提案する．提案手法では，凸結合表現を用いることで色相を考慮した画質の評価が可能となる．また，処理結果にユーザが変更を加えることにより，画像強調の度合いを調整することを可能とする．実験では，提案手法が低照度画像の視認性を改善するとともに，出力画像の色相差において高い精度を達成することを実験的に示す．また，強調度合いの調整を可能とするフレームワークの検討を行う． |
| （英） | Low-light image enhancement plays an important role not only in transforming images captured under low-light condition into ones that are more visually perceptible to humans, but also as a preprocessing step aimed at improving image recognition accuracy. Various enhancement methods have been proposed that operate in different color spaces, such as RGB, HSV, and CIELab. However, most existing learning-based enhancement methods primarily focus on the fidelity of the output pixel values. Consequently, these methods fail to adequately account for hue differences in nearly achromatic colors. In this study, we propose an image enhancement method that represents images as a convex combination of white, black, and pure colors, and measures fidelity of both the combination coefficients and the pure colors in the loss function, thereby enhancing the accuracy of hue estimation. By employing a convex combination representation, the proposed method enables evaluations that take hue into account. Furthermore, by allowing user intervention in the processing results, the degree of enhancement can be flexibly adjusted. Experiments demonstrate that the proposed method improves the visual perceptibility of low-light images and achieves high accuracy in terms of hue difference in the output images. In addition, we examine a framework that enable adjustable control over the degree of enhancement. | |
| キーワード | （和） | カラー画像強調 / 低照度画像強調 / 凸結合表現 / 教師あり学習 / / / / |
| （英） | color image enhancement / low-light image enhancement / convex coefficient representation / supervised-learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 191, SIS2025-34, pp. 53-58, 2025年10月. | |
| 資料番号 | SIS2025-34 | |
| 発行日 | 2025-09-25 (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 | SIS2025-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-BCT SIS |
| 開催期間 | 2025-10-02 - 2025-10-03 |
| 開催地（和） | 福井繊協ビル |
| 開催地（英） | FUKUI SENKYO bldg. |
| テーマ（和） | システム実現技術，近距離通信応用システム，知的マルチメディア処理システム，放送・通信連携，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2025-10-BCT-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 凸結合表現に基づく画像変換ネットワークを用いた画像強調と強調度合い調整法の一提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A proposal for image enhancement and enhancement degree adjustment using an image transformation network based on convex combination representation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カラー画像強調 / color image enhancement |
| キーワード(2)（和/英） | 低照度画像強調 / low-light image enhancement |
| キーワード(3)（和/英） | 凸結合表現 / convex coefficient representation |
| キーワード(4)（和/英） | 教師あり学習 / supervised-learning |
| 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） | 植田 祥明 / Yoshiaki Ueda / ウエダ ヨシアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 向田 眞志保 / Mashiho Mukaida / ムカイダ マシホ |
| 第2著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-03 10:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-34 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.191 |
| ページ範囲 | pp.53-58 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-09-25 (SIS) |
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