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公開番号2025083110
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-30
出願番号2023196801
出願日2023-11-20
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
出願人LINEヤフー株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06T 3/4053 20240101AFI20250523BHJP(計算;計数)
要約【課題】ドメインの異なる画像の超解像をより適切に実施する。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、高解像度画像を低解像度画像に変換する画質変換部と、低解像度画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成する劣化処理部と、劣化画像から高解像度画像を復元するように超解像モデルに学習させる学習部と、超解像モデルを用いて、高解像度のペア画像が存在しない低解像度画像を超解像して高解像度画像を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
高解像度画像を低解像度画像に変換する画質変換部と、
前記低解像度画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成する劣化処理部と、
前記劣化画像から高解像度画像を復元するように超解像モデルに学習させる学習部と、
前記超解像モデルを用いて、高解像度のペア画像が存在しない低解像度画像を超解像して高解像度画像を生成する生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記画質変換部は、ＧＡＮを用いた機械学習により、高解像度画像を低解像度画像に変換するように学習させた変換モデルを用いて、高解像度画像を低解像度画像に変換し、
前記劣化処理部は、前記低解像度画像がＧＡＮ由来であるとモデルに見抜かれないように、前記低解像度画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成し、
前記学習部は、前記劣化画像から高解像度画像を復元するように超解像モデルに学習させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記画質変換部は、高解像度の航空写真を低解像度の衛星画像に変換して、擬似的に衛星画像の高解像度画像と低解像度画像のペアが存在する状態にし、
前記劣化処理部は、前記低解像度の衛星画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成し、
前記学習部は、前記劣化画像から高解像度の航空写真を復元するように超解像モデルに学習させ、
前記生成部は、前記超解像モデルを用いて、地図アプリの低解像度の衛星画像を超解像して高解像度の航空写真と同等の高解像度画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記劣化処理部は、前記劣化処理として、前記低解像度画像にさらにノイズ、フラー、圧縮のうち少なくとも１つによる劣化を追加して劣化画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記画質変換部は、高解像度画像をより低い任意の解像度にまで低下させた低解像度画像に変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
入力された基準画像のドメインを変更するように学習させたドメイン変更モデルを用いて、入力された基準画像のドメインを変更した変更画像を生成するドメイン変更部
をさらに備え、
前記劣化処理部は、前記変更画像に劣化処理を施して劣化画像を生成し、
前記学習部は、前記劣化画像から基準画像を復元するように超解像モデルに学習させ、
前記生成部は、前記超解像モデルを用いて、入力画像から基準画像に相当する画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ドメイン変更部は、前記ドメイン変更モデルを用いて、入力された基準画像のドメインを変更した変更画像を生成し、
画質変換部は、前記変更画像を低解像度画像に変換し、
前記劣化処理部は、前記低解像度画像に劣化処理を施して劣化画像を生成し、
前記学習部は、前記劣化画像から基準画像を復元するように超解像モデルに学習させることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
高解像度画像を低解像度画像に変換する変換工程と、
前記低解像度画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成する劣化処理工程と、
前記劣化画像から高解像度画像を復元するように超解像モデルに学習させる学習工程と、
前記超解像モデルを用いて、高解像度のペア画像が存在しない低解像度画像を超解像して高解像度画像を生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
高解像度画像を低解像度画像に変換する変換手順と、
前記低解像度画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成する劣化処理手順と、
前記劣化画像から高解像度画像を復元するように超解像モデルに学習させる学習手順と、
前記超解像モデルを用いて、高解像度のペア画像が存在しない低解像度画像を超解像して高解像度画像を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
超解像モデルを用いて、入力された衛星画像の超解像衛星画像を生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－４３３８１号公報
特開２０２２－１４３３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、衛星画像の超解像衛星画像を生成する際、航空写真などの高解像度画像の存在する同一ドメインの画像の超解像であれば簡単であるが、高解像度画像の存在しないドメインの異なる画像の超解像ではうまく動作しない場合があり、ドメインの異なる画像の超解像の実施については改善の余地がある。そのため、ドメインの異なる画像の超解像をより適切に実施する手段が求められている。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ドメインの異なる画像の超解像をより適切に実施することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、高解像度画像を低解像度画像に変換する画質変換部と、前記低解像度画像にさらに劣化処理を施して劣化画像を生成する劣化処理部と、前記劣化画像から高解像度画像を復元するように超解像モデルに学習させる学習部と、前記超解像モデルを用いて、高解像度のペア画像が存在しない低解像度画像を超解像して高解像度画像を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ドメインの異なる画像の超解像をより適切に実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、実施形態に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。
図２は、ＣｙｃｌｅＧＡＮの全体構成イメージを示す図である。
図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。
図４は、実施形態に係るサーバ装置の構成例を示す図である。
図５は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。
図６は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
〔１．情報処理システムの概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理システムの概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により互いに通信可能に接続される。これにより、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携可能である。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。
（【００１１】以降は省略されています）

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