深層学習による赤外線画像のカラー化技術を開発
−赤外線画像から可視光カラー化した画像の色再現性の大幅な改善−
■ポイント
・赤外線暗視画像から可視光カラー化した画像の色再現性を深層学習により大幅に改善
・リアルタイムで赤外線動画のカラー化が可能
・視認性の高いセキュリティーカメラや夜行性動物の生態記録などへの応用に期待
■概要
国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 中鉢 良治】（以下「産総研」という）
分析計測標準研究部門【研究部門長 野中 秀彦】ナノ分光計測研究グループ 永宗 靖 主任研究員は、
多層の人工ニューラルネットワークを用いた深層学習による赤外線画像の可視光カラー化技術を開発した。
これにより、これまでモノクロや近似的なカラーでしか表示できなかった赤外線暗視画像を、
可視光下での色に非常に近いカラーで表示することができるようになった。
＜省略＞
■今後の予定
今後は、深層学習のモデルの高度化やビッグデータを収集し学習させることで、
汎化性の向上や画質の改善、より完全に近い色再現の実現を試みる。
＜画像＞
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