[23p-D315-1~15] 3.3 情報フォトニクス・画像工学

[23p-D315-7] 段階的成長DNNを用いた光相関イメージングの時間変動空間ノイズ抑制

〇高原 大樹¹、和田 佑太¹、櫻井 萌¹、星沢 拓¹、中尾 海都¹、渡邉 恵理子¹ (1.電気通信大学)

キーワード：単一画素イメージング、光相関、深層学習

光相関イメージングにおける時間変動する空間ノイズを抑制しつつ、層構造の寄与を可視化するために、ノイズ抑制と超解像を段階的に学習させるProgressive Growing TFNS-Networkを提案する。PGGANを応用した本提案手法を用いることで、より強い時間変動する空間ノイズ下での高精細イメージングをシミュレーションによって実証し、さらに層構造の寄与を可視化できること確認した。