ニューラルネットワークによる画像処理・画像品質評価技術とシステムへの応用 <オンラインセミナー>

~ フルリファレンス型、部分リファレンス型、ノンリファレンス型の画像品質評価技術とその応用 ~

・画期的な画像品質評価技術を先取りし、画像自動抽出や画質に注目した画像処理技術へ応用するための講座

・1枚の画像で1000人分の主観評価値と同じ値を一瞬で出すことが可能な新技術を修得し、システムへ応用しよう!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

 

講師の言葉

 画像の品質評価に関して、特に国内では、これまであまり注目されてこなかった感があります。それは、多くの人に評価値を求める主観評価には時間と手間がかかりすぎることと、PSNRなどの客観評価では、元画像がリファレンスとして必要であることなどが、主とした原因と考えられます。

 しかし、1枚の画像のみが与えられたとき、コンピュータがその画質の評価値を一瞬で、1000人分の(人の)主観評価値と同じ値を出したらどうでしょうか?講師の研究グループが、このようなシステムを研究開発しました。

 本セミナーでは、このシステムをご紹介します。大量の画像の中から、高品質な画像のみを自動抽出したり、画像の品質の順位付けを自動で行ったり、画質に注目した処理が容易にできるようになります。加えて、複数の評価値を組み合わせる、最新の評価方法もご紹介します。PSNRなどの客観評価はよく用いられますが、それが我々の主観評価と全く違う場合があることは、あまり認知されていないようです。我々の主観評価と客観評価の関連性を明らかにします。

 新しいシステムをご紹介するのと同時に、世の中に数多くの利用される画像データに、画像の評価値が自動付与されたら、どのような利用価値があるか、一緒に考える場になれば幸いです。画像処理の基礎の内容も含め、これから画像処理および画像品質評価に取り組む方々にも理解が深まるよう、わかりやすい解説を心がけます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年08月04日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・各種製品開発において、画像処理および画像の品質評価に関わる技術者の方
予備知識 ・複素数や微分積分などの、高校程度の数学
修得知識 ・画像処理の基礎
・画像フィルタリング
・画像の品質評価の方法
・具体的な画像品質評価の利用方法
プログラム

1.画像の品質評価

(1).主観評価

(2).客観評価

 

2.画像品質評価の準備

(1).画像処理の基礎

(2).変換

(3).フィルタリング

 

3.客観評価方法

(1).フルリファレンス型

(2).部分リファレンス型

(3).ノンリファレンス型

 

4.フルリファレンス型

(1).PSNR

(2).SSIM

(3).組み合わせ法

(4).その他

 

5.部分リファレンス型

  ・部分リファレンス型の評価法

 

6.ノンリファレンス型

(1).畳み込みニューラルネットワーク法

(2).最近の方法

 

7.応用例

(1).高品質な画像の自動選択

(2).画像品質の自動順位付け

(3).車載などへの動画の利用

(4).その他各種

 

8.今後の発展

 

キーワード 画像品質評価 主観評価 客観評価 画像処理 フィルタリング フルリファレンス型 部分リファレンス型 ノンリファレンス型 畳み込みニューラルネットワーク法 画像品質 自動順位付け
タグ デザイン画像画像認識色彩工学
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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