2023 Fiscal Year Annual Research Report
圧縮型ロバスト動的モード分解に基づく動画像成分分離とその応用
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21K17767
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| Research Institution | The University of Kitakyushu |
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Principal Investigator |
松岡 諒 北九州市立大学, 国際環境工学部, 准教授 (40780391)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | DMD / ハイパースペクトル画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和５年度の研究成果は以下の通りである。
１．動画像ノイズ除去のための動的モード分解（DMD）の最適化
緩やかな動きのある背景や複数の動的成分を有するシーンにおける高感度撮影の際に生じるセンサノイズによる劣化を復元するため、Plug-and-Playに基づくDMDモードの最適化問題を提案した。人工的にノイズを付加した動画像や実際の高感度撮影から得られたノイジーな動画像に提案手法を適用し、関連する既存手法と比較することで、提案手法の有効性を示した。また、被写体の輪郭やテクスチャなどの勾配情報を保存しつつ、平滑化やノイズ除去を行う勾配正則化による画像復元手法を提案し、関連手法との比較実験によりその有効性を示した。これらの成果をまとめた論文を国際学術論文誌に投稿し、採択された。
２．ハイパースペクトル画像のためのJPEG圧縮歪みの最適復元
ハイパースペクトル画像は、航空撮影などのリモートセンシング分野で非常に重要な役割を果たしている。これらの画像は高分解能の波長情報を含んでおり、そのデータ容量は比較的大きいため、伝送やストレージの負荷が問題となっている。そこで、ハイパースペクトル画像のJPEG圧縮における最適な画像復元技術を提案し、関連手法との比較によりその有効性を確認した。これらの成果をまとめた論文を国際会議に投稿し、採択された。さらに、ハイパースペクトル画像の異常検知や超解像に関する研究にも取り組み、その成果を国内会議で発表した。
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