Fast image denoising to enhance textures in dark areas for environmental monitoring

• Project/Area Number: 21K11934
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Nagaoka University of Technology
• Principal Investigator: 岩橋 政宏 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (30251854)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原川 良介 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (20787022) ; 峯脇 さやか 弓削商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (20435473)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: 信号処理 / 画像処理 / デノイジング / ビッグデータ / 自動診断システム

Outline of Research at the Start

河川監視カメラやドライブレコーダー等のモニタリング映像による様々な自動診断システムが開発されている．汎用的なカメラ映像では，夜間や日陰等の暗い画像領域（暗領域）では模様が見えにくく，降雨時の流水の様子，車両ナンバーや人影などの確認が困難となる．ガンマ補正などのトーンマッピング（TM）を施すことで，明るい画像に変換できる．しかし，カメラ内のCCDで発生するノイズをTMが増幅するため，暗領域模様の視認性が著しく低下する．本研究では，研究代表者らのノイズバイアス補正法を深化させることで，暗領域模様の顕在化に特化した環境モニタリングのための超高速デノイジング技術を実現する．