[8p-A23-1~12] CS.2 3.2 情報フォトニクス・画像工学、4.4 Information Photonicsのコードシェアセッション

15:00 〜 15:15奨励賞エントリー

[8p-A23-5] AIアシスト3DプリンテッドレンズのためのAI補正工程に関する基礎的検討

〇津福 明菜¹、森下 隼斗¹、髙林 正典^1,2、渋川 敦史³ (1.九工大情報工、2.九工大Neumorphセンター、3.徳大IPHF)

キーワード：

深層学習

3Dプリンテッドレンズの結像品質低下をAIによる画像補正で補償する手法を検討した．U-NetとCycleGANを1577組のペアデータで学習・比較した結果，U-NetはPSNRを約6dB，SSIMを約0.3向上させ高い補正性能を示した．CycleGANも視覚的な補正効果が確認され，ペアデータ取得が困難な環境での有望な手法であることが示された．