[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-29] GAN を用いた小惑星画像の超解像

〇岸 倫太朗¹、橋本 廉¹、棚瀬 旺和¹、本田 理恵²、はやぶさ2 ONCチーム (1.高知大学、2.愛媛大学)

キーワード：超解像、敵対的生成ネットワーク、小惑星画像、探査

惑星・小天体の探査において着陸探査が重要な手段となってきている。ここでは低解像度画像から障害物の少ない地域を抽出することが必要であるが、このためには超解像が有用である。惑星・小天体の画像には広いサイズ分布をもった様々な地形や岩石などが存在する。また取得される画像のスケールも様々で日照条件によって見かけの特徴も大きく変化する。本研究ではこのような特徴を持つ画像に対する汎用的な超解像を敵対的生成ネットワークGANで構築することを目的としている。ここではSRGANを実際に小惑星探査機はやぶさ２が取得したリュウグウの様々な解像度や照明条件の画像に対して適用した。人工的に劣化させた画像と原画像を用いて学習させたSRGANによって復元精度を検討した。予備実験として実施した同一照明条件の30cm/pixelの画像では生成された画像のPSNRは29.1dBの精度であり解析的な手法と同等であった。一方、照明条件が混在した低い解像度画像に対しても、学習データも同様に混在した状態であれば同程度の性能である傾向があることを確認し、惑星・小天体の画像においてもGANによる超解像が有用であることが示唆された。