| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-21 12:45
スパース辞書学習型コーディングに基づくノイズ除去後の3DCG画像における可視型電子透かしを用いたカラリゼーションの品質評価
○河畑則文（北大） |
| 抄録 |
（和） |
画像データを表現するために，辞書をあらかじめ用意し，その要素からできる限り少ない組み合わせで画像データの入力の一部または全体を表現するスパースコーディングを用いて，我々は，画質の観点から，どの程度の要件を満たせば，意味のある画像表現が可能かを議論してきた．先行研究として，6種類のノイズ，スパース辞書学習を用いて，客観的にノイズ除去を試みたが，その際にカラー成分を十分に考慮していなかった．それゆえに，実用性という観点から，少なからず課題があった．また，3DCGで生成された画像は多次元情報を有しているため，単なるカラリゼーションでは画像復元は難しい．そこで，本研究では，まず，3DCG画像においてノイズを付加し，スパースコーディングに基づいてノイズ除去を行った後に，可視型電子透かしを用いたカラリゼーションを行うことで，カラー画像としての修復が可能かどうかを試みた．画像処理の前後では，カラー成分を含めて画質評価を行い，結果を考察した． |
| （英） |
Thus far, we discussed to represent image data whether it is possible or not to represent meaning image how requirement is satisfied from a view of image quality by preparing dictionary in advance, and then using sparse coding that represent a part or all of image data by combination as few as possible from these components. As past our study, we try to experiment for noise removal objectively using six types of noise, sparse dictionary learning. However, in this case, it was not enough to consider color component. Therefore, there is a problem at least from the view of practicality. On the other hand, it is difficult for 3D CG images included multidimensional information to restore color. Therefore, in this paper, first we add noise for 3D CG images, and then we remove noise from noise addition images based on sparse coding. After that, we try to experiment whether it is possible or not to restore processed images after noise removal as color image by carrying out the colorization using visible digital watermarking. Finally, we carried out the image quality assessment including color component before and after image processing, and then we discussed these results. |
| キーワード |
（和） |
スパースコーディング / 辞書学習 / ノイズ除去 / ウェーブレット / 電子透かし / カラリゼーション / 画質評価 / |
| （英） |
Sparse Coding / Dictionary Learning / Noise Removal / Wavelet / Digital Watermarking / Colorization / Image Quality Assessment / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-31, pp. 31-36, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-31 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2022-02-AIT-ME-MMS-IE-ITS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
スパース辞書学習型コーディングに基づくノイズ除去後の3DCG画像における可視型電子透かしを用いたカラリゼーションの品質評価 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Quality Assessment for 3D CG Image Colorization Using Visible Digital Watermarking after Noise Removal Based on Sparse Dictionary Learning Coding |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
スパースコーディング / Sparse Coding |
| キーワード(2)（和/英） |
辞書学習 / Dictionary Learning |
| キーワード(3)（和/英） |
ノイズ除去 / Noise Removal |
| キーワード(4)（和/英） |
ウェーブレット / Wavelet |
| キーワード(5)（和/英） |
電子透かし / Digital Watermarking |
| キーワード(6)（和/英） |
カラリゼーション / Colorization |
| キーワード(7)（和/英） |
画質評価 / Image Quality Assessment |
| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第2著者 所属（和/英） |
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| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-21 12:45:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2022-6, ME2022-31, AIT2022-6 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.6 |
| ページ範囲 |
pp.31-36 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
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