H-009
雲のテクスチャ解析と敵対的生成ネットワークの融合による衛星画像からの薄雲除去

○戸泉貴裕（NEC）・Simone Zini（Univ. of Milano Bicocca）・鷺　和俊・金子瑛士・塚田正人（NEC）

本稿では雲のテクスチャと敵対型生成ネットワーク（ＧＡＮ）の融合による衛星画像の薄雲除去を提案する。衛星画像活用拡大において薄雲除去技術は重要であり、雲スペクトルに基づいた物理モデル方式や雲シミュレーションを用いた学習方式が提案されている。しかし、これら従来方式では都市部で動作が不安定であったり、厚雲領域にアーティファクトが発生する問題がある。本提案では、雲のテクスチャに基づいて高品質な訓練画像ペアを実観測画像から自動生成することで、厚雲領域のアーティファクトを抑制するＧＡＮの生成モデルを学習可能とする。実験にて都市部の薄雲除去性能が従来方式と比較して改善（ＰＳＮＲで２．１ｄＢ）することを示す。