| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-05-05 |
| タイトル |
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タイトル |
連続撮影されたSPM画像による相互補完的なノイズ除去 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
卒論スポットライトセッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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豊田工業大学 |
| 著者所属 |
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豊田工業大学 |
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豊田工業大学 |
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豊田工業大学 |
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豊田工業大学 |
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豊田工業大学 |
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豊田工業大学 |
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en |
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Toyota Technological Institute |
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Toyota Technological Institute |
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Toyota Technological Institute |
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Toyota Technological Institute |
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Toyota Technological Institute |
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en |
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Toyota Technological Institute |
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en |
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Toyota Technological Institute |
| 著者名 |
安江, 楓真
近藤, 佑樹
新庄, 康太
秋田, 和俊
三星, 響
吉村, 雅満
浮田, 宗伯
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
走査型プローブ顕微鏡 (Scanning Probe Microscopy; SPM) は様々な分野で欠かせない分析装置の 1 つである．しかし様々な要因から測定画像にノイズが発生してしまうというデメリットがある．ノイズが発生した場合にはノイズが少ない画像が得られるまで撮影を続ける必要がある．この問題に対して，SPM のパラメータを調整するというハードウェア的な解決策も有るが，最適なパラメータが試料によって異なることから難易度が高く，時間もかかってしまう．そこで，深層学習を利用しソフトウェア的なアプローチを行う．本研究ではノイズが入った複数枚の SPM 画像を用いてノイズ除去を行う手法を提案する．この手法は従来の 1 枚の画像からのノイズ除去手法と異なり，大きなノイズにも対応できるというメリットを持つ．提案手法に合った SPM 画像のデータセットは公開されていなかったため，本研究では SPM 画像のデータセット作成を行い，学習ペア画像選択のために SPM 画像のノイズ定量化手法を提案する．提案手法により生成された画像は定量的・定性的にノイズが減少していると評価された． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2022-CVIM-230,
号 27,
p. 1-8,
発行日 2022-05-05
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CVIM22230027.pdf (4.9 MB)
