開催主旨

画像は撮影時や伝送、保存の過程で様々な劣化を受けます。従来、その評価は人手に頼らざるを得ず、多大な時間とコストを要していました。しかし、近年、画像品質評価（Image Quality Assessment :IQA）技術は急速に進展しており、特に海外の産業界では、高精度な品質計測の最先端手法として広く導入されつつあります。

本セミナーでは、従来の主観評価（人の目による評価）から、コンピュータによる客観評価へのシフトに着目し、特に参照画像を必要としない「ブラインドIQA（ノンリファレンスIQA）」に焦点を当てて解説します。これまで国内では客観的評価方法の中でもPSNRなどのごく限られたものしか用いられていませんでした。しかし、最近ではブラインドIQA技術により劣化画像一枚からでも高精度に品質を自動算出することが可能となっています。これにより、膨大な画像データから高品質な画像を自動的に選択したり、画像処理結果の良否を自動判定したりすることが可能になります。

本セミナーでは、IQAの基礎から最先端技術までを丁寧に解説し、具体的な応用事例を多数ご紹介します。画像処理技術における注目の手法であるブラインドIQAを学ぶ絶好の機会です。

習得可能知識

• 画像品質評価の基礎知識（主観評価と客観評価）
• 客観評価手法の最新動向（フルリファレンス、低減リファレンス、ノンリファレンス）
• ブラインドIQA（ノンリファレンスIQA）の原理と応用
• ディープラーニングを活用した最先端IQA技術
• 画像品質自動評価の実践的な活用方法（高品質画像選択、品質順位付け、類似画像検索など）

受講対象者

• カメラ、ビデオ機器関連産業
• デジタル画像を取り扱う通信・放送業界
• 画像処理ハードウェア開発
• 自動車および関連産業（自動運転、車載カメラなど）
• 外観検査、品質管理分野
• 図面、設計図を取り扱う製造業

活用が期待できるシチュエーション
• 画像内の異変や異常の自動検出
• デジタル画像劣化の原因特定
• 画像処理結果の自動評価
• 類似品質の画像分類（高品質画像抽出）
• 類似図形の自動探索