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公開番号2024160960
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-15
出願番号2024071984
出願日2024-04-25
発明の名称プログラム、画像修復装置及び画像修復方法
出願人国立大学法人東京大学
代理人弁理士法人IPX
主分類G06T 5/70 20240101AFI20241108BHJP(計算;計数)
要約【課題】ショットノイズを含む画像を高精度且つ短時間で修復することが可能なプログラム等を提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、プログラムが提供される。このプログラムは、取得ステップと、解析ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成される。取得ステップでは、ショットノイズを含む画像である観測画像を取得する。解析ステップでは、マルコフ確率場モデルを用いて観測画像を解析する。生成ステップでは、観測画像と、解析された結果とに基づいて、観測画像の原画像として推定された推定画像を生成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
プログラムであって、
取得ステップと、解析ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成され、
前記取得ステップでは、ショットノイズを含む画像である観測画像を取得し、
前記解析ステップでは、マルコフ確率場モデルを用いて前記観測画像を解析し、
前記生成ステップでは、前記観測画像と、前記解析された結果とに基づいて、前記観測画像の原画像として推定された推定画像を生成する、
プログラム。
続きを表示（約 680 文字）【請求項２】
請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記解析ステップでは、前記観測画像からハイパーパラメータのベイズ自由エネルギーを算出し、
前記ハイパーパラメータは、前記観測画像の解析に用いられるパラメータであり、
前記解析ステップでは、前記ベイズ自由エネルギーの最小化によって前記ハイパーパラメータを推定する、
プログラム。
【請求項３】
請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記観測画像は、電子顕微鏡画像である、
プログラム。
【請求項４】
請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記観測画像は、走査型透過電子顕微鏡画像である、
プログラム。
【請求項５】
請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記解析ステップでは、ガウシアンマルコフ確率場モデルを用いて前記観測画像を解析する、
プログラム。
【請求項６】
請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記解析ステップでは、全ての前記観測画像を略同時に解析する、
プログラム。
【請求項７】
画像修復装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、請求項１から６までの何れか１項に記載のプログラムの各ステップを実行可能に構成される、
画像修復装置。
【請求項８】
画像修復方法であって、
請求項１から６までの何れか１項に記載のプログラムの各ステップを備える、
画像修復方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、画像修復装置及び画像修復方法に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ガウスノイズを含む画像を修復させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＰｈｙｓｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙｏｆＪａｐａｎ，２０１６，Ｖｏｌ．８５，Ｎｏ．６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ショットノイズを含む画像を修復させる技術として、正則化手法が知られている。しかしながら、当該正則化手法は、画像修復の性能がそれほど高くないことに加えて、画像修復に大幅な時間を要するという問題があった。
【０００５】
本発明では上記事情を鑑み、ショットノイズを含む画像を高精度且つ短時間で修復することが可能なプログラム等を提供することとした。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、プログラムが提供される。このプログラムは、取得ステップと、解析ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成される。取得ステップでは、ショットノイズを含む画像である観測画像を取得する。解析ステップでは、マルコフ確率場モデルを用いて観測画像を解析する。生成ステップでは、観測画像と、解析された結果とに基づいて、観測画像の原画像として推定された推定画像を生成する。
【０００７】
このような態様によれば、ショットノイズを含む画像を高精度且つ短時間で修復することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
画像修復装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
画像修復装置１００（制御部１１０）によって実現される機能を示すブロック図である。
画像修復装置１００によって実行される情報処理の流れを示すアクティビティ図である。
観測画像におけるベイズ自由エネルギーの分布を示す図である。
正方形のシミュレーション画像を示す図である。
図５の観測画像をそれぞれ処理した結果を示す図である。
長方形のシミュレーション画像を示す図である。
図７の観測画像をそれぞれ処理した結果を示す図である。
走査型透過電子顕微鏡によって観測対象を実際に撮像した画像（以下「実データ」ともいう。）
図９の実データをそれぞれ処理した結果を示す図である。
複数枚のシミュレーション画像を同時に使用して画像修復の処理をした結果を示す図である。
複数枚のシミュレーション画像を平均化した平均画像を使用して画像修復の処理をした結果を示す図である。
使用するシミュレーション画像の枚数を変えたときのＲＭＳＥの推移を示すグラフである。
複数枚の実データを同時に使用して画像修復の処理をした結果を示す図である。
複数枚の実データを平均化した平均画像を使用して画像修復の処理をした結果を示す図である。
本実施形態のプログラムを実装した走査型透過電子顕微鏡を用いて観測対象を撮像した結果を示す図である。
ポアソンマルコフ確率場モデル又はガウシアンマルコフ確率場モデルを用いてシミュレーション画像を修復した結果を示す図である。
ポアソンマルコフ確率場モデル又はガウシアンマルコフ確率場モデルを用いて、複数の観測画像の平均画像を修復、又は複数の観測画像を同時解析して修復した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【００１０】
ところで、一実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－ＴｒａｎｓｉｔｏｒｙＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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