画像のノイズ自動除去とは？課題と対策・製品を解説

ISO-14495-1/ITU-T.87 BaseLine JPEG-LS規格に準拠した圧縮方式を有するハードウエアIP

『CAC-FV60EX』は、暗い画像、コントラストの低い画像の 画質改善を行うエンジンボードです。 逆光、外乱光対策や照明の改善に有効。 PCIeアダプターカードで処理はハードウェアで行うため、 動画にも対応できます。 【特長】 ■暗い画像、コントラストの低い画像の画質改善を行う ■逆光、外乱光対策や照明の改善に有効 ■動画にも対応可能 ■1枚の静止画像でもコントラスト改善可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『AIRD（Artificial Intelligence Retina Development、旧Phase Shift Development）』は、機械学習を用いた超解像RAW現像技術です。 Optical Learning用のRAW現像に好適。 ジッパーノイズを無くし、光学LPFや回折のボケも取り除きます。 また、起因した偽色は発生しなくなり、赤・青・緑・単色の解像度を改善し ジャギーなどを抑えます。 【特長】 ■Optical Learning用のRAW現像に好適 ■光学LPFや回折によるボケを除去 ■センサーノイズも抑える ■デモザイクの劣化の強調を抑える ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

CCD又はCMOSセンサーから出力されたRAW画像を取り込み、 出力レベルの評価、画像処理アルゴリズムの検証を実施する、検証ソフト

『CLEARVISION』は、低解像度や視認性の落ちた映像を美しく鮮明に 変化させるリアルタイム映像鮮鋭化システムです。 FPGAベースのハードウェア設計による高速画像処理技術で、 遅延無しでの鮮鋭化を実現。 物体の輪郭や立体感をリアルタイムで明確に表現し、 遠方の見えづらい立体構造までも簡単に確認することができます。 【特長】 ■ハードウェア実装による無遅延画像処理技術 ■リアルタイム処理技術でクリアな映像に ■低明度映像内の物体もはっきり明確 ■SDI入出力映像信号に対応 ■外部PCによるリモート制御が可能 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

『OSCARTechコンパイラ』は、幅広いソフトウェア・プログラムの自動並列化に対応。 画像内の物体の動きの大きさ（動きのベクトル）を検出する「Optical Flow」 による基礎的な画像処理アルゴリズムに対して自動並列化を行った事例を紹介します。 本事例では、ブロックマッチング（ある瞬間の静止画からブロックを切り出し、 次の瞬間の同一座標の付近を探査し、最も似ているブロックを選択、判断する方法） で並列化を試みました。 【事例】 ■Optical Flow：画像内の物体の動きの向きと大きさ（動きのベクトル）を検出 ■検証環境：Raspberry Pi 2（Cortex-A7, 4 Core, 900Mhz, OS:Raspbian OS） ■動きベクトル生成までの時間 　・1コア：936ms ／ 1.0倍 　・2コア：480ms ／ 1.9倍 　・3コア：340ms ／ 2.7倍 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

中心位置からの距離に依存しない歪曲画像、湾曲画像にも対応した、歪曲補正システム

様々なラスターデータ(TIFF,JPEG,PNG,BMPなど)のフォーマット変換と新旧2つのデータの比較を行うことができます。

当社の『映像鮮明化技術』は、通常の写真やカメラ映像から 対象物表面の微細な傷、汚れを強調することができます。 環境調査・海底面調査や、構造物健全度調査への適用例もあります。 ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。 【特長】 ■通常の写真やカメラ映像から対象物表面の微細な傷、汚れを強調 ■悪条件（逆光、暗部、水中）で撮影した画像・映像を見易くする ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

大阪府立大学の馬野元秀教授（ファジィ知識情報処理）の協力を得て開発した独自技術。 画像データやExifを解析し、色名や季節、昼夜に関する感覚的な言語を自動的に抽出するシステムを持ち、それらのデータとユーザの付与したタグとを組み合わしたデータベースから「春の赤い花」等の感覚言語を含んだ自然文（フレーズ）による検索を行うことでより感覚に近い結果を出すことを実現。

DEEP∞(ディープ インフィニティ)は「NGC (NVIDIA GPU Cloud)」の設定サービスが付属したAI開発専用パソコンシリーズです。 NGC動作検証済みのため、ディープラーニング用フレームワークをダウンロードするだけで、環境設定や整合性を気にすることなく計算環境の構築ができ、業務へ導入するまでの時間を大幅に短縮します。 主なご利用用途 ■ディープラーニング（deep learning） ■機械学習 ■自然言語処理 ■画像認識・画像処理 ■需要予測 ■音声認識・感情認識 ■エッジAI・AI検査 ■概念実証・PoC ■データサイエンス・生成系AI ■不良品検出・異常検知 【特長】 ■コストパフォーマンスに優れたNVIDIA RTX A5000 を4枚搭載 ■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属 ■CPUの演算性能も重視した2CPUモデル ■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上に