深夜など光のない場所で赤外線カメラによる監視が行われることがありますが、そのままの赤外線の強度を画像化したモノクロ画像や擬似的な色画像では視認性が悪くなってしまいます。物の色はその物が吸収しない反射波長で決まります。人間の可視領域の白色光(全ての波長の光の混合)で照らすと通常感じる色を感じることができますが、可視領域より長い赤外線を当てた場合に適切に反射波長を推定できなければ、可視光時の画像を得ることはできません。可視光を当てた場合の反射波長と赤外線を当てた際の反射波長には相関関係があることがわかっているため、適切な変換を行えばカラー画像が得られるはずです。従来技術では再現性の低かった深層学習技術を用いて赤外線画像や赤外線動画像から可視光カラー画像を再現する技術を発表しました。開発したシステムは、入力に赤外線画像、出力に可視光画像とする学習を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて学習しました。動画像に対しても時系列データに対応できる再帰的ニューラルネットワークを用いて学習を行いました。データの取得方法については発表されていませんが、赤外線画像と可視光画像を同時に撮影して取得したようです。nmとする赤外線カラー画像と赤外線モノクロ画像を用いて、両者の可視光カラー画像化に取り組みました。なったか従来技術に比べて大幅な性能向上を達成しました。以下の図に示すように明確な違いが見て取れます。https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2020/pr20200206/pr20200206.htmlhttps://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2020/pr20200206/pr20200206.htmlhttps://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2020/pr20200206/pr20200206.htmlまとめ赤外線画像からカラー画像を推定する研究を紹介しました。白黒画像のカラー化や単眼画像による奥行き画像の推定など深層学習による変換技術により画像のパターンそのものに情報があることが知られてきました。今回の技術でも何らかのパターンをうまく捉えて、可視光カラー画像を生成できているようです。共同研究チームが成果を発表アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。