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情報科学類 知能情報メディア実験III
[T-1] 劣化画像修復
1. 担当教員
亀山 啓輔 ： Keisuke.Kameyama *at* cs.tsukuba.ac.jp
研究室 ： 3F908, 3E102 (http://adapt.cs.tsukuba.ac.jp)
2. 実施学期
3学期 定員16 (2011年度)
3. 実験概要
画像がカメラなどの光学系や符号化過程を通ることにより、その品質が劣化することはしばしば起こることである。劣化過程を一種のフィルタとして見れ ば、画像に対してフィルタに相当する変換 (画像処理) を施したことに相当する。限られた量子化ビット数を用いた符号化、光学系によるボケ、非可逆変換による圧縮を経た画像はいずれもこのような劣化フィルタの 出力と見ることができ、これらの劣化画像から劣化する前の高精細な画像を復元したいという要求はさまざまな場面に存在している。
本演習では,劣化した画像から劣化前の画像を推定する問題を線形逆問題の枠組みを用いて解くことを試みる。本実験の手順は
- 作業環境の整備 (OpenCV推奨)
- 変換、逆変換、評価のためのツールの作成
- 劣化画像データの作成
- 一般逆フィルタ、打ち切り特異値分解法、Tikhonov の正則化の 3 修復手法の実装による修復実験とその評価
- 発展課題
からなる。
実験Moodleページ(ゲストアクセス可能) https://moodle.tsukuba.ac.jp/course/view.php?id=10666
4. 関連科目
- 線形代数I・II、信号処理概論、ディジタル信号処理、画像情報処理
5. 本実験を選択しようとする受講者へ
本実験では，劣化した画像を修復するための線形逆問題解法の理論を理解し，これをプログラムとして実装することが要求される．これまでの受講者には，線形代数のかすかな記憶となっている行列とベクトルの数式が，画像処理のプログラムとどのように結びついているかを理解するのに苦労した人もいたようである．課題を全てこなすには相応の時間と労力を要する（おそらく楽勝ではない）テーマであるということを了解の上で，ぜひチャレンジしていただきたい．自分が書いたプログラムで，ボケたりブレたりしてしまった画像をきれいに修復することができたとき，きっとその苦労は報われるだろう．
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