Fast image denoising to enhance textures in dark areas for environmental monitoring

快速图像去噪以增强黑暗区域的纹理以进行环境监测

• 批准号: 21K11934
• 负责人: 岩橋 政宏
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nagaoka University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 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/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11934/
• 关键词: 信号処理; 画像処理; デノイジング; ビッグデータ; 自動診断システム

2022年度は，「研究の目的」および「研究実施計画」に示した【項目1：事前知識なしでノイズバイアスを補正する理論を確立する】・【項目2：ノイズの発生モデルをインターネット上のビッグデータから推定可能とする】・【項目3：河川防災や道路メンテナンス等を目的とする自動診断システム上に提案手法を実装する】を実施した．項目1については，ノイズが重畳した画像に明るさ補正（トーンマッピング）を施すことで生じるノイズバイアスの補正理論を深化させた．具体的には，夜間画像を対象として，理想画像が得られない状況においても，ノイズバイアスを補正可能とする理論を構築した．この理論は，項目3において夜間カメラ監視システムを実装するために活用可能である．項目2については，誤ったラベル（ノイジーラベル）が混在する状況においても，高精度な深層学習を実現する技術を深化させた．具体的には，2021年度に構築したノイジーラベル環境下の画像分類技術を拡張し，新たにクロスモーダル検索(画像とテキストを横断した検索)を可能とした．提案技術は，深層学習の記憶効果に基づきノイジーラベルを修正しながら，画像とテキストの共通表現を獲得可能とする．項目3については，環境モニタリングの実例として，冬季の道路交通をターゲットとし，Hawkes過程を用いた雪害イベントの予測モデルの構築に成功した．

Purpose の 2022 annual は "study" お よ び be "research project" に shown し た 【 1 of the project: prior knowledge な し で ノ イ ズ バ イ ア ス を corrected す を る theory established す る 】, 【 project 2: ノ イ ズ の 発 raw モ デ ル を イ ン タ ー ネ ッ ト on の ビ ッ グ デ ー タ か ら presumption may と す る 】, 【 3 of the project: Rivers of disaster prevention や road メ ン テ ナ ン ス を purpose such as と す る automatic diagnosis シ ス テ ム に proposal on technique を be loaded す る 】 を be applied し た. Project 1 に つ い て は, ノ イ ズ が heavy 畳 し た portrait に Ming る さ corrected (ト ー ン マ ッ ピ ン グ) を shi す こ と で raw じ る ノ イ ズ バ イ ア ス の correction theory deepening を さ せ た. Specific に は, night portrait を like と seaborne し て, ideal portrait が have ら れ な い condition に お い て も, ノ イ ズ バ イ ア ス を corrections may と す を る theory to construct し た. <s:1> the theory of システムを, project 3にお the て night カメラ surveillance システムを the actual equipment するために the possible application である. Project 2 に つ い て は, mistakenly っ た ラ ベ ル (ノ イ ジ ー ラ ベ ル) が mixed す る condition に お い て も, high precision deep learning を な be presently す る technology を deepen さ せ た. Specific に は, 2021 annual に build し た ノ イ ジ ー ラ ベ の portrait ル environment classification を company, zhang し, new た に ク ロ ス モ ー ダ ル 検 cable (portrait と テ キ ス ト を transection し た 検 cable) を may と し た. Proposal は technology, deep learning の memory unseen fruit に base づ き ノ イ ジ ー ラ ベ ル を correction し な が ら, portrait と テ キ ス ト の common performance と を possible す る. Project 3 に つ い て は, environmental モ ニ タ リ ン グ の be example と し て, winter road traffic を の タ ー ゲ ッ ト と し, Hawkes process を with い た snow damage イ ベ ン ト の be モ デ ル built の に success し た.

项目成果

The Islamia University of Bahawalpur(パキスタン)

巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学（巴基斯坦）

輪郭適応型正則化による乱流火炎の断層像再構成

使用轮廓自适应正则化重建湍流火焰的层析图像

• 发表时间: 2021
• 作者: 三浦 能亜;原川 良介;門脇 敏;岩橋政宏
• 通讯作者: 岩橋政宏

長岡技術科学大学 研究者総覧

长冈工业大学研究员名单

雪害対策のためのHawkes過程を用いたイベントの予測モデルに関する検討

雪害对策霍克斯过程事件预测模型研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 山田航平;原川良介;岩橋政宏
• 通讯作者: 岩橋政宏

Learning from Noisy Labeled Samples Using Prediction Norm for Image Classification

• DOI: 10.1109/smc52423.2021.9659001
• 发表时间: 2021-10
• 期刊: 2021 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
• 作者: Daiki Okamura;Ryosuke Harakawa;M. Iwahashi