講演情報
[A-15-07]軽量ゲート機構型CNNによる知覚品質を考慮した画像ノイズ除去
〇宮田 高道1 (1. 千葉工業大学)
キーワード：
画像ノイズ除去、知覚品質、LPIPS、DISTS
CNN に基づく画像ノイズ除去では，平均二乗誤差に基づく学習が広く用いられているが，復元画像が過度に平滑化され，細かなテクスチャが失われやすいという問題がある．この問題に対し，知覚品質評価指標である LPIPS と DISTS の重み付き和を損失関数として用いる手法が提案されているが，従来手法ではノイズ除去器に U-Net を用いるため，モデルサイズおよび計算量が大きい．本研究では，この知覚品質を考慮した損失関数を軽量なゲート機構型 CNN である GTCNN に適用する画像ノイズ除去手法を提案する．提案手法は，ノイズ除去処理とコンテクスト抽出をゲート機構により分離する GTCNN の構造を利用することで，少ないパラメータ数および計算量で知覚品質の高い復元画像を生成することを目指す．DIV2K を用いた学習および CBSD6 による評価実験の結果，高ノイズ条件において，提案手法は U-Net ベースの従来手法と比較してパラメータ数および計算量を大幅に削減しつつ，DISTS において最良の性能を示した．また，定性評価においても，より自然なテクスチャを有する復元画像が得られることを確認した．