1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 59,000円(税別)/1口 が格安となります。



  〜ノイズ除去/画像復元/レジストレーション/超解像
  /スパースコーディング/深層学習 etc〜


 

『劣化画像の鮮明化手法と医用画像への応用』 


 S180320A



 

開催日時:2018年5月28日(月)10:00-17:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 59,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師

 

 陳 延偉 氏 

   立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授(工学博士)

 【経歴】   1985/03 神戸大学 工学部 卒業
  1990   大阪大学大学院 工学研究科 博士課程 修了
  1991   レーザー技術総合研究所 研究員
  1994/04〜 琉球大学 工学部 講師
  1995/04〜 琉球大学 工学部 助教授
  2003/04〜 琉球大学 工学部 教授
  2003   オークスフォード大学 客員研究員(国外)
  2004/04〜 立命館大学 情報理工学部 教授
   現在に至る
【学会】    IEEE / 電子情報通信学会 / 日本医用画像工学会 / 電気学会
【受賞】    21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2012)
  Best Scientific Paper Award 2012/11
  Asian Simulation Conference 2009 (JSST2009) Poster Award 2009/10
  日本医用画像工学会 論文賞(2014年)
【研究】    医用画像処理と解析 / 画像アノテーションと検索 / 顔画像解析とBeatification / 超解像技術

 講義項目

 

 1 画質改善について
  1.1 画像劣化モデル
  1.2 画質改善の基本的な考え方

 2 ノイズ除去技術
  2.1 フィルタリングと畳み込み演算
  2.2 Gaussian
  2.3 Bilateralフィルタ
  2.4 異方性拡散に基づく平滑フィルタ
  2.5 ICA Shrinkageフィルタ

 3 画像復元技術
  3.1 劣化画像と点広がり関数
  3.2 逆フィルタとWienerフィルタ
  3.3 Iterative Back Projection(IBP)法
  3.4 学習ベースBlind Deconvolution

 4 幾何学的変換の基本、レジストレーション技術、補間技術
  4.1 幾何学的変換
  4.2 レジストレーション技術(registration)
  4.3 補間技術

 5 超解像技術
  5.1 マルチフレーム超解像技術
  5.2 再構成法による超解像技術
  5.3 事例ベース超解像技術
  5.4 多様体学習を用いた超解像技術
  5.5 Face Hallucination 超解像技術
  5.6 スパースコーディングを用いた超解像技術
  5.7 深層学習を用いた超解像技術

 6 医用画像への応用
  6.1 PET画像の画質改善
  6.2 IVR画像の画質改善
  6.3 医用ボリューム画像の超解像技術



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