電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-8-3
Multi-scale Convolutionを用いた深層学習によるインパルス性雑音除去に関する研究
○天利安志・宮崎 敬・越村勇介・村上 舜(長野高専)・山本博章(信州大)
近年, デジタルカメラに用いられる CMOS イメージセンサの高解像度化に伴い, センサの 1 画素あたりの入射光量の減少によって, 光量のわずかな変動がインパル ス性雑音の発生に影響する. これまで, MF 法に基づく フィルタリング法の改善によって画質が良くなってきたが, 最近では, ガウス雑音に対して DnCNNといった深層学習による雑音除去手法が提案され, 有効性が示されている. 本稿では, インパルス性雑音に焦点をおき, 深層学習を用いた雑音除去方法を検討する. また, インパ ルス性雑音の中でも, 雑音の位置, 濃度がランダムなランダム雑音に対する効果を調べる.