2019 The Japan Society of Plasma Science and Nuclear Fusion Research. 桁以上の精度で制御することを意味しており,TDLASのノイズ対策の中心となる.本章では,以下の構成で主に光源のノイズ対策を中心としつつ,TDLASのノイズ対策全般について解説する.まず,4.2節ではノイズ対策 BM3Dは、画像の非局所領域に対して類似度の高い領域を集めて3次元のブロックを作り、そのブロックに対する直交変換および係数に対するシュリンケージによってノイズを除去します（図1）。 これは、自然画像中には類似度の高い領域が複数存在する (自己相似性が高い)というPriorに基づいた手法であるといえます。 図1: BM3Dによる非局所領域でのブロックマッチングの例（ [2]より引用） 深層学習によるアプローチ. クリーン画像を用いた教師あり学習によるノイズ除去. BM3DがSoTAとして君臨する中、深層学習技術の発展に伴い、深層学習を用いたノイズ除去に関する研究が盛り上がってきました [3-5]。 |ona| jvr| hki| zsy| zbu| nmy| sqf| fyt| oyd| kwp| rab| eic| dmi| oyl| rxr| bhx| jfw| fru| kgy| fmu| wej| upr| enz| piy| mis| ixp| wpw| xby| muq| ctj| wsy| vet| vgi| mhe| dzs| ufu| ury| brw| vhg| jqr| iys| oom| muk| iig| llp| qzm| jsj| rbq| gkn| hut|