濃淡画像のためのオープニング/クロージングフィルタの確率的勾配降下法による最適化

岡田 剛季  中静 真  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J101-A   No.8   pp.219-228
発行日: 2018/08/01
Online ISSN: 1881-0195
DOI: 
論文種別: 論文
専門分野: 画像
キーワード: 
マセマティカルモフォロジー,  確率的勾配降下法,  最適化,  画像雑音除去,  画像欠損復元,  

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あらまし: 
本論文では,単極性のインパルス雑音除去及び画像の欠損復元を目的として,モフォロジカルフィルタのオープニングフィルタ及びクロージングフィルタの構造要素を確率的勾配降下法を用いて最適化を行う方法を提案している.モフォロジカルフィルタは,加減算と比較演算のみで構成することができ,画像に対する高速演算を実現することができる.本研究では,画像に依存しない一つの構造要素で濃淡自然画像処理を実現することを目的として,大量の画像から構造要素を最適化するために確率的勾配降下法を導入する.また,画像の欠損復元では,オープニングとクロージングを併用する復元法を導入し,復元精度の向上を図る.実験では,本研究で導出された構造要素による雑音除去と欠損復元の例を示し,多種の濃淡画像に対して最適化の効果があることを示している.更に,画像の欠損復元では,TV (Total variation)正則化法と比較を行い,復元精度がPSNR (Peak signal-to-noise ratio)で平均0.9dB程度低いものの,整数演算で実装することにより100倍の速度で復元が可能であることを示している.