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2018年6月15日【テクノロジー】

東芝、ディープラーニング型画像ノイズ除去技術を開発

NEXT MOBILITY編集部

 

東芝は、あらかじめ学習していないノイズ量にも対応できる深層学習(ディープラーニング)型画像ノイズ除去技術を開発した。

 

これにより、学習範囲を超えたノイズ量の画像であってもノイズを除去し高画質な画像を得ることができるようになると云う。

東芝・ロゴ

[開発の背景]

 

写真や動画を撮影すると、本来の情景を覆うように画像全体に粒状のノイズが生じる。

 

このようなノイズは、画質を悪くするだけでなく、例えば監視カメラでは被写体の視認性を低下させ、ロボットの目などの物体認識カメラでは認識精度を低下させるため、多くの場合、撮影後にデジタル処理を用いて除去する。

 

このノイズ除去では、ノイズだけを取り除き、本来の情景をぼかさず正確に復元する必要がある。

 

ノイズ除去の方式としては、これまで、開発者がアルゴリズムを細かく設計するハンドクラフト方式が多く開発されてきたが、近年のAIの開発の進歩で、ノイズ除去にも深層学習を用いることで、高い復元精度が得られることが分かった。

 

しかし、従来の深層学習方式では、学習データに含まれるノイズ量に最適化された固定のニューラルネットワークが構築されるため、あらかじめ学習したノイズ量の画像に対しては高画質な画像が得られるが、ノイズ量は周囲の明るさやカメラの露光時間によって変化することから、学習時と異なるノイズ量の画像に対しては調整ができず、十分なノイズ除去効果が得られなかったと云う。

 

[同技術の特徴]

 

そこで同社は、あらかじめ学習していないノイズ量であっても対応できる深層学習型ノイズ除去技術を開発した。

 

ニューラルネットワークでは、脳の神経細胞を模した活性化関数でデータを変換をするが、これまでは、活性化関数として、負のデータを全てゼロにして、正のデータはそのままとするReLU(rectified linear unit)関数が多く用いられてきた。

 

しかし今回新たに、絶対値がしきい値以下のデータをノイズとみなしてゼロにするSoft-shrinkage関数を採用。

 

更に、しきい値をノイズ量に比例して切替え、入力される画像のノイズ量に応じてノイズ除去の対応範囲を変更できるようにすることで、学習範囲を超えたノイズ量にも対応できるようにしたとのことだ。

 

同技術により、深層学習方式でノイズ除去の強さが調整できるようになり、想定外のノイズ量の画像に対して復元誤差が従来の深層学習型ノイズ除去技術に比べ1/3以下に改善し(※1)、十分な画質が得られるようになったと云う。

 

東芝は今後、この技術と、各システムに応じたノイズ量推定技術を組み合わせることで、高精度な映像システムの早期実現を目指すとしている。

 

※1:
まず、深層学習型ノイズ除去の画質評価によく用いられる、Berkeley Segmentation Data Set and Benchmarks(カリフォルニア大学バークレイ校から配布)の400枚の256階調の原画像に標準偏差22.5から27.5のノイズを付加したノイズ画像で学習。

 

次に、別の68枚の原画像に標準偏差40のノイズを付加したノイズ画像に対してノイズ除去を行い、得られた処理画像の復元精度を評価した。処理画像の原画像に対する誤差(平均二乗誤差の68枚の平均)が、従来方式では468であったのに対し、開発方式では137と1/3以下に改善した。

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坂上 賢治

NEXT MOBILITY&MOTOR CARS編集長。日刊自動車新聞を振り出しに自動車産業全域の取材活動を経て同社出版局へ。コンシューマー向け媒体(発行45万部)を筆頭に環境&リサイクル紙、車両ケア&整備ビジネス専門誌等の創刊誌編集長を歴任。独立後は一般誌、Web媒体上でジャーナリスト活動を重ね30年半ば。2015年より自動車情報媒体のMOTOR CARS編集長、2017年より自動車ビジネス誌×WebメディアのNEXT MOBILITY 編集長。

松下次男

1975年日刊自動車新聞社入社。編集局記者として国会担当を皮切りに自動車販売・部品産業など幅広く取材。その後、長野支局長、編集局総合デスク、自動車ビジネス誌MOBI21編集長、出版局長を経て2010年論説委員。2011年から特別編集委員。自動車産業を取り巻く経済展望、環境政策、自動運転等の次世代自動車技術を取材。2016年独立し自動車産業政策を中心に取材・執筆活動中。

間宮 潔

1975年日刊自動車新聞社入社。部品産業をはじめ、自動車販売など幅広く取材。また自動車リサイクル法成立時の電炉業界から解体現場までをルポ。その後、同社の広告営業、新聞販売、印刷部門を担当、2006年に中部支社長、2009年執行役員編集局長に就き、2013年から特別編集委員として輸送分野を担当。2018年春から独立、NEXT MOBILITY誌の編集顧問。

片山 雅美

日刊自動車新聞社で取材活動のスタートを切る。同紙記者を皮切りに社長室支社統括部長を経て、全石連発行の機関紙ぜんせきの取材記者としても活躍。自動車流通から交通インフラ、エネルギー分野に至る幅広い領域で実績を残す。2017年以降は、佃モビリティ総研を拠点に蓄積した取材人脈を糧に執筆活動を展開中。

中島みなみ

(中島南事務所/東京都文京区)1963年・愛知県生まれ。新聞、週刊誌、総合月刊誌記者(月刊文藝春秋)を経て独立。規制改革や行政システムを視点とした社会問題を取材テーマとするジャーナリスト。

山田清志

経済誌「財界」で自動車、エネルギー、化学、紙パルプ産業の専任記者を皮切りに報道分野に進出。2000年からは産業界・官界・財界での豊富な人脈を基に経済ジャーナリストとして国内外の経済誌で執筆。近年はビジネス誌、オピニオン誌、経済団体誌、Web媒体等、多様な産業を股に掛けて活動中。

佃 義夫

1970年日刊自動車新聞社入社。編集局記者として自動車全分野を網羅して担当。2000年出版局長として「Mobi21」誌を創刊。取締役、常務、専務主筆・編集局長、代表取締役社長を歴任。2014年に独立し、佃モビリティ総研を開設。自動車関連著書に「トヨタの野望、日産の決断」(ダイヤモンド社)など。執筆活動に加え講演活動も。