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J-GLOBAL ID：202202276310135650   整理番号：22A0879340

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

3D CG Image Colorization Quality Assessment Using Visible Digital Watermarking after Noise Removal Based on Sparse Dictionary Learning

著者 (1件)： 河畑則文 (北大 数理・データサイエンス教育研究セ)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 46  号： 6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37)  ページ： 31-36  発行年： 2022年02月14日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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.(著者抄録)

シソーラス用語： *コンピュータグラフィックス ,  *立体画像 ,  *画像合成 ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  雑音低減 ,  電子透かし ,  画像再構成 ,  カラー画像 ,  画質
準シソーラス用語： *3D-CG ,  カラリゼーション ,  スパースコーディング ,  ノイズ除去 ,  品質評価

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 辞書学習 ,  コーディング ,  ノイズ除去 ,  3DCG ,  電子透かし ,  カラリゼーション ,  品質評価