@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241521,
 author = {芦野, 公祐 and 周 業欣 and 大柳 陽一 and 柴崎 幸次 and 神谷直希 and Kosuke, Ashino and Yexin Zhou and Yoichi Ohyanagi and Koji Shibazaki and Naoki Kamiya},
 book = {じんもんこん2024論文集},
 month = {Nov},
 note = {本研究では，非破壊による紙の繊維解析を目的とし，民生品ディジタルカメラにより撮影した画像から，白色共焦点顕微鏡画像を生成する，COMIC（Consumer-grade Optics to Microscopic Imaging Conversion）を提案する．提案手法（COMIC）では，民生品のディジタルカメラ画像を白色共焦点顕微鏡画像にモダリティ変換する．これを，CycleGANにより実現した．生成画像をPSNR，SSIM，MAEそれぞれの評価指標で評価したところ，平均はそれぞれ，27.59 [dB]，0.38，71.06であった．生成画像は繊維構造が原画像と同様に維持されているだけでなく，紙繊維とその他の領域間のコントラストが高い画像が得られた．提案手法であるCOMICは，疑似的な紙繊維の顕微鏡観察を実現したが，今後は，COMICベースのマルチモーダルな非破壊解析に技術展開を行う必要がある．, This study presents COMIC (Consumer-grade Optics to Microscopic Imaging Conversion), a method for generating white-light confocal microscope images from consumer digital camera captures for non-destructive paper fiber analysis. The proposed method implements modality conversion through CycleGAN architecture. Evaluation of generated images yielded average metrics of 27.59 [dB] for PSNR, 0.38 for SSIM, and 71.06 for MAE. The resultant images preserved original fiber structures while achieving enhanced contrast between paper fibers and surrounding areas. While COMIC successfully demonstrated pseudo-microscopic fiber observation, future work should focus on developing COMIC-based multimodal non-destructive analytical techniques.},
 pages = {139--144},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {COMIC: Consumer-grade Optics to Microscopic Imaging\n Conversion for Non-Destructive Paper Fiber Analysis},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}