UNet++とRestormerによる損傷崩し字の2段階修復

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：CT25116

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日：2025/12/24

タイトル(英語)：Two-stage Restoration of Damaged Kuzushiji using UNet++ and Restormer

著者名：井本 佑一(立命館大学),吉津 侑哉(立命館大学),藤田 佑樹(立命館大学),孟 林(立命館大学)

著者名(英語)： Yuichi Imoto(Ritsumeikan University),Yuuya Yoshizu(Ritsumeikan University),Yuuki Fujita(Ritsumeikan University),Lin Meng(Ritsumeikan University)

キーワード：崩し字,損傷修復,画像修復,ＵＮｅｔ＋＋,Ｒｅｓｔｏｒｍｅｒ,深層学習,Kuzushiji,Damage Restoration,Image Inpainting,UNet++,Restormer,Deep Learning

要約(日本語)：本研究では、損傷した崩し字を修復するための、2段階の深層学習アプローチを提案する。単一ステージのモデルよりも精度を向上させるため、第1段階ではUNet++を用いて文字マスクを推定する。第2段階では、Restormerがこのマスクによるガイドを利用し、文字の形状を保持しながら損傷を選択的に修復する。

要約(英語)：This study proposes a two-stage deep learning approach for restoring damaged Kuzushiji. To improve accuracy over single-stage models, Stage 1 uses UNet++ to estimate a character mask. Stage 2 then uses Restormer, guided by this mask, to restore the image, preserving character shapes while selectively repairing damage.

本誌：2025年12月27日制御研究会

本誌掲載ページ：13-18p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,090Kバイト