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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 14:20 ヘイズ不変な事前知識と自己蒸留を用いた夜間デヘイズ法の一提案 ○田中伶空（鹿児島大）・植田祥明（龍谷大）・小野智司・向田眞志保（鹿児島大）  SIS2025-62 |
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| 抄録 | （和） | ヘイズが写りこんだ画像の視認性を改善するヘイズ除去（デヘイズ）手法は数多く提案されており，昼間のシーンにおいては良好な結果が得られている．しかし，夜間環境下では複数の人工光源やそれらに起因する光の散乱（グロー）が混在するため，既存の昼間向けのデヘイズ法の効果は限定的である．さらに，夜間におけるヘイズ画像およびその正解画像のペアを取得することは困難である．これに対し，正解画像を必要としない自己蒸留に基づく自己教師あり学習手法が提案されているが，復元画像における不自然な色合いの変化や，推論時の計算コストが高く，リアルタイム処理への適用が困難であるという課題がある．本研究では色相に関するヘイズ不変な事前知識を損失関数に導入した，自己蒸留に基づく夜間デヘイズ法を提案する．提案手法は入力画像の輝度情報に基づく疑似ヘイズ画像の生成，および軽量なネットワークモデルの推論により，夜間ヘイズ画像からヘイズを除去しつつ推論速度の改善を実現する．実験では軽量なネットワークにもかかわらず，従来手法と同程度の性能を持つことを示す． |
| （英） | Numerous single image dehazing methods perform well in daytime scenarios. However, their effectiveness is limited in nighttime environments due to the coexistence of multiple artificial light sources and light scattering (glow). Furthermore, it is difficult to acquire paired datasets of hazy and corresponding clean images for nighttime scenes. Though self-supervised learning method based on self-distillation has been introduced, this method often suffer from unnatural color shifts in the restored images and high computational costs. In this study, we propose a nighttime dehazing method based on self-distillation that incorporates a haze-invariant hue prior into the loss function. We employ a luminance based pseudo-haze generation and a lightweight network model. The proposed method achieves fast inference and improved visibility. Experiments show that the performance of the proposed method is comparable to existing methods. | |
| キーワード | （和） | 夜間デヘイズ法 / 自己教師あり学習 / 自己蒸留 / ヘイズ不変な事前知識 / / / / |
| （英） | nighttime dehazing method / self-supervised learning / self-distillation / haze-invariant prior / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 393, SIS2025-62, pp. 27-32, 2026年3月. | |
| 資料番号 | SIS2025-62 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (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 | SIS2025-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 埼玉大学 大久保キャンパス |
| 開催地（英） | Ohkubo Campus, Saitama University |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，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 | 2026-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ヘイズ不変な事前知識と自己蒸留を用いた夜間デヘイズ法の一提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal of Nighttime Dehazing Method via Haze-Invariant Prior and Self-Distillation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 夜間デヘイズ法 / nighttime dehazing method |
| キーワード(2)（和/英） | 自己教師あり学習 / self-supervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | 自己蒸留 / self-distillation |
| キーワード(4)（和/英） | ヘイズ不変な事前知識 / haze-invariant prior |
| 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） | 田中 伶空 / Reia Tanaka / タナカ レイア |
| 第1著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植田 祥明 / Yoshiaki Ueda / ウエダ ヨシアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 龍谷大学 (略称： 龍谷大) Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 智司 / Satoshi Ono / オノ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 向田 眞志保 / Mashiho Mukaida / ムカイダ マシホ |
| 第4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 | 2026-03-05 14:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-62 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | pp.27-32 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-26 (SIS) |
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