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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

基于压缩鲁棒动态模式分解的视频分量分离及其应用

基本信息

批准号：
21K17767
负责人：
松岡諒
金额：
$ 3万
依托单位：
The University of Kitakyushu
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17767/
关键词：
動的モード分解スパースコーディング動画像復元凸最適化

项目摘要

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。

Background animation, animation component separation technology, compression technology, and animation component separation technology. The dynamic decomposition (DMD) method is a highly efficient fusion method that achieves ultra-high efficiency in foreground and background separation and is an established and practical method. Reiwa 4th year は, slow やかな动きのある background やplural の动的Component を有するシーンの前The problem of scene and background separation is solved by analyzing and formulating the problem of motion, and the question of how to take photos in a dark place The problem is the problem of deterioration and restorationたForeground and background separationにおいてノイズもSimultaneous separationするアルゴリズムのconstructingを行った. Specifically, it is proposed to use the optimization problem of BM3D's existing regularization method to remove the existing problems. Proposal method of animation, animation of animation including animation of animation, high-precision composition of animation The determined することができ and それらを are reconstructed from the いてノイズのない background component and the foreground component を.また, presumed したDMD モードで reconstructed される animation image データが complex prime number をcontaining まないようにするための restricts を新たにadds えて, より stabilization したanimation restoration を実appears する Technique をProposal した. Artificial にノイズを Pay plus した animation image や実界に High-sensitivity photography によりGet したノイジーな animation image The proposed method is applicable, the existing method is related and compared, and the effectiveness of the proposed method is shown.さらに, ハイパースペクトルimage no abnormality 検知やJPEGアーティファクトのremoval, rainy day のシーンでquestion となるRain no track no reflection り込みや, ガラス日しの影视でquestion となるガラス面の影り込みのremoval などへの応用にtake り组んだ.

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

[研究者HP]

[研究员HP]

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

PnP-ADMMに基づく動的モード分解のためのノイズ除去に関する考察

基于PnP-ADMM的动态模式分解噪声去除的思考

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
穴見駿樹;松岡諒
通讯作者：
松岡諒

多重露光偏光画像を用いたガラス面の映り込み除去

使用多次曝光偏振图像去除玻璃表面的反射

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
會津巧真;松岡諒
通讯作者：
松岡諒

Reflection Removal Using Multiple Polarized Images with Different Exposure Times

DOI：
10.23919/eusipco55093.2022.9909712
发表时间：
2022-08
期刊：
2022 30th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
影响因子：
0
作者：
T. Aizu;Ryo Matsuoka
通讯作者：
T. Aizu;Ryo Matsuoka

Weighted median based multiple exposure blending for rain streak removal

基于加权中值的多重曝光混合用于去除雨纹

DOI：
10.1109/gcce56475.2022.10014341
发表时间：
2022
期刊：
Proceedings of 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
影响因子：
0
作者：
Mishima Mio;Matsuoka Ryo
通讯作者：
Matsuoka Ryo