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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背景の動きや不要な映り込みに頑健な動画像成分分離技術の開発を目的とし、圧縮センシングやスパースモデリング技術を動的モード分解（DMD）法に高度に融合した超高効率な前景背景分離アルゴリズムの確立とその応用の検討を行った。令和４年度は、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の前景背景分離問題を動的モード分解をベースに定式化し、暗所での撮影などで問題となるセンサノイズによる劣化を復元するために、動的モードの分解を介した前景背景分離においてノイズも同時に分離するアルゴリズムの構築を行った。具体的には、全変動正則化やBM3Dなどの既存のノイズ除去デノイザを用いた最適化問題を提案した。提案手法により、ノイズにより劣化した動画像からノイズを含まない動的モード成分を高精度に推定することができ、それらを用いてノイズのない背景成分と前景成分を再構成することができる。また、推定したDMDモードで再構成される動画像データが複素数を含まないようにするための制約を新たに加えて、より安定した動画像復元を実現する手法を提案した。人工的にノイズを付加した動画像や実際に高感度撮影により取得し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。さらに、ハイパースペクトル画像の異常検知やJPEGアーティファクトの除去、雨天のシーンで問題となる雨の軌跡の映り込みや、ガラス越しの撮影で問題となるガラス面の映り込みの除去などへの応用に取り組んだ。