Zero-Shot Hyperspectral Image Denoising With Self-Completion with Patterned Masks

 

氏名:Tatsuki Itasaka, Masahiro Okuda

所属:Doshisha University,Faculty of Science and Engineering

概要:ハイパースペクトル画像(HSI)は,RGB画像よりも高いスペクトル分解能を持つが,撮像時に発生するノイズにより劣化しやすい.近年では自己教師あり学習をベースとした非劣化画像を必要としない画像復元手法が開発されている.しかし,精度が低い,ノイズ分布を推定する必要があるなどの限界がある.本研究では,自己教師あり画像復元に基づくゼロショットHSIノイズ除去手法を提案する.学習過程で3Dブロック内のブラインドスポットを繰り返し予測することにより,ゼロショット復元を達成する.本手法は学習画像やクリーン画像を必要しない.数値実験とアブレーション研究により,提案手法の復元精度は従来のゼロショット手法と同等以上であることが確認された.

 

論文掲載,発表実績:

(国際会議会議録掲載論文)

  • Tatsuki Itasaka and Masahiro Okuda, “Zero-Shot Hyperspectral Image Denoising With Self-Completion with Patterned Masks”, 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, Oct 8, 2023.

 




Posted : 2024年03月31日