JP7467034B2 - 画像処理方法、画像処理装置、画像処理システム、およびプログラム - Google Patents
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Landscapes
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Description
本実施形態では、第2の画像処理装置300の画像処理部301は、記憶部302に記憶されたデジタル画像データである入力画像を取得する。入力画像は、カラー画像でもモノクロ画像でもよい。そして、ノイズ付加部301aは、ノイズ成分を入力画像の各画素値に加えることで第1の画像を生成する。すなわち第1の画像は入力画像の画素値をランダムに変動させることで生成される。
[その他の実施例]
本発明は、上述の実施例の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (18)
- 入力画像にノイズ成分を加えることで第1の画像を生成する第1のステップと、
前記第1の画像を画像圧縮することで第2の画像を生成する第2のステップと、
前記第2の画像を畳み込みニューラルネットワークに入力し、該第2の画像における前記画像圧縮に伴う画質劣化を低減することで出力画像を生成する第3のステップと、を有し、
前記第3のステップにおいて、前記出力画像は、ノイズ除去フィルタを用いた処理によって前記ノイズ成分に対応する前記第2の画像におけるノイズ成分を低減することで生成されることを特徴とする画像処理方法。 - 前記ノイズ成分は、前記入力画像の画素値に対するノイズ成分であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- 前記第1のステップにおいて、前記入力画像の画素値をランダムに変動させることで前記第1の画像を生成することを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分の分布は、前記入力画像のISO感度に基づいて決定されることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分の分布は、前記画像圧縮における圧縮率に応じて決定されることを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分は、複数の正弦波を重ね合わせた成分であることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分は、加法性白色ガウスノイズであることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分は、ショットノイズであることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分の分布は、ガウス分布またはポアソン分布であることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分は、前記入力画像に含まれるノイズ成分とは異なる成分であることを特徴とする請求項1から9のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記ノイズ成分は、予め記憶された二次元のノイズデータの一部を切り出すことによって取得されることを特徴とする請求項1から10のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記画像圧縮は、JPEG、MPEG、AVI、MOV、PNGおよびGIFの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1から11のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記第3のステップにおいて、加重平均フィルタを前記第2の画像に適用することで前記出力画像が生成されることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 請求項1乃至13のいずれか一項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
- 入力画像にノイズ成分を加えることで第1の画像を生成する付加部と、
前記第1の画像を画像圧縮することで第2の画像を生成する圧縮部と、
前記第2の画像を畳み込みニューラルネットワークに入力し、該第2の画像における前記画像圧縮に伴う画質劣化を低減することで出力画像を生成する再構成部と、を有し、
前記再構成部は、ノイズ除去フィルタを用いた処理によって前記ノイズ成分に対応する前記第2の画像におけるノイズ成分を低減することで前記出力画像を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 二次元のノイズデータを記憶する記憶部を更に有し、
前記付加部は、前記二次元のノイズデータの一部を切り出すことにより前記ノイズ成分を取得することを特徴とする請求項15に記載の画像処理装置。 - 入力画像にノイズ成分が加えられた第1の画像を画像圧縮することで生成された第2の画像を受信する受信部と、
前記第2の画像を畳み込みニューラルネットワークに入力し、該第2の画像における前記画像圧縮に伴う画質劣化を低減することで出力画像を生成する再構成部と、を有し、
前記再構成部は、ノイズ除去フィルタを用いた処理によって前記ノイズ成分に対応する前記第2の画像におけるノイズ成分を低減することで前記出力画像を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 第1の画像処理装置と第2の画像処理装置を含む画像処理システムであって、
前記第2の画像処理装置は、
入力画像にノイズ成分を加えることで第1の画像を生成する付加部と、
前記第1の画像を画像圧縮することで第2の画像を生成する圧縮部と、
前記第2の画像を前記第1の画像処理装置に送信する送信部と、を有し、
前記第1の画像処理装置は、
前記第2の画像を受信する受信部と、
前記第2の画像を畳み込みニューラルネットワークに入力し、該第2の画像における前記画像圧縮に伴う画質劣化を低減することで出力画像を生成する再構成部と、を有し、
前記再構成部は、ノイズ除去フィルタを用いた処理によって前記ノイズ成分に対応する前記第2の画像におけるノイズ成分を低減することで前記出力画像を生成することを特徴とする画像処理システム。
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CAVIGELLI, Lukas et al.,CAS-CNN: A Deep Convolutional Neural Networkfor Image Compression Artifact Suppression,2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN),IEEE,2017年07月03日,pp.752-759,Electronic ISBN:978-1-5090-6182-2 |
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