研究業績

学術論文誌(査読あり)

Full Paper

学術論文誌(条件付採録)

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  • Norifumi Kawabata,
    “(final revision, Conditional Acceptance)"

国際会議(査読あり)

  1. Norifumi Kawabata,
    “Evaluation of 3D CG Image Colorization Quality Using Visible Digital Watermarking after Noise Removal Based on Sparse Dictionary Learning,"
    Proc. of The 39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC2024),
    6 pages, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (OIST), Okinawa, Japan, July 2-5, 2024 (Accepted).
  2. Norifumi Kawabata,
    “ROI Estimation of Laparoscopic Image Including Contrast Enhancement Based on Saliency Map,"
    Proc. of The 27th International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2024),
    6 pages, Parkroyal Langkawi Resort, Langkawi, Malaysia, January 7-8, 2024 (電気通信普及財団海外渡航旅費援助に採択).
  3. Norifumi Kawabata,
    “HEVC Subjective and Objective Image Quality Assessment Considering Cross Reality Based on 360 Degrees Camera,"
    Proc. of The 30th International Display Workshops (IDW’23),
    Workshop on 3D/Hyper-Realistic Displays and Systems (Human Factor on Realistic Display),
    3D2/3DSA2, pp.642–645, TOKI MESSE Niigata Convention Center, Niigata, Japan, December 6-8, 2023.
  4. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Optimal Design of Color Laparoscopic Super-Resolution Image Quality Based on Generative Adversarial Networks,"
    Proc. of The 2023 International Conference on Computer Graphics and Image Processing (CGIP2023),
    S2-6, 7 pages, Takanawa Campus, Tokai Univ., Tokyo, Japan, January 13-16, 2023.
  5. Norifumi Kawabata,
    “3D CG Image Region of Interest Estimation and Visual Attention Based on Saliency Map,"
    Proc. of The 29th International Display Workshops (IDW’22),
    Vol.29, VHFp1-6L, pp.709–710, Fukuoka International Congress Center, Fukuoka, Japan, December 14-16, 2022.
  6. Norifumi Kawabata,
    “Data Set Production and Evaluation for Semantic Segmentation of 3D CG Images by H.265/HEVC,"
    Proc. of The Eleventh International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2022),
    SO-4, pp.107–113, Online (Campus Plaza Kyoto, Kyoto, Japan), March 3-4, 2022.
  7. Norifumi Kawabata,
    “Visualization for Texture Analysis of the Shitsukan Research Database Based on Luminance Information,"
    Image Quality and System Performance XIX (IQSP XIX) (Electronic Imaging Symposium 2022 (EI 2022)),
    IQSP-198, 6 pages, Online (San Francisco, CA, USA), January 2022.
  8. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Color Laparoscopic High-Definition Video Quality Assessment for Super-Resolution,"
    Proc. of The International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2022),
    7A5, 6 pages, The Hong Kong Polytechnic Univ., Hong Kong, January 2022.
  9. Norifumi Kawabata,
    “3D CG Image Noise Removal and Quality Assessment Based on Sparse Dictionary Learning,"
    Proc. of The 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021),
    OS-AIT1-3 (Advanced Image Technology in Applied Life Science: IoT & Deep Learning Perspectives), pp.225–226, Nara Royal Hotel, Nara, Japan (Hybrid), March 9-11, 2021.
  10. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Color Laparoscopic Image Region Segmentation after Contrast Enhancement Including SRCNN by Image Regions,"
    Proc. of SPIE (The International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA2021)),
    6 pages, National Taiwan Univ. of Science and Technology (Online), January 24-26, 2021.
  11. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Laparoscopic Image Region Segmentation Based on Texture Analysis by Regions,"
    Proc. of The Tenth International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2020),
    PS2-4, 6 pages, National Taiwan Univ. of Science and Technology, Taiwan, March 12-13, 2020.
  12. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Color Laparoscopic Image Diagnosis for Automatic Detection of Coded Defect Region,"
    Proc. of The 5th Asia Color Association Conference (ACA2019 Nagoya),
    vol.5, P1-25, pp.487–492, Meijo Univ., Nagoya, Japan, November 29–December 2, 2019.
  13. Norifumi Kawabata,
    “Computational Classification of Texture Contents in the Shitsukan Research Database,"
    Proc. of The 26th International Display Workshops (IDW’19),
    Workshop on Applied Vision and Human Factors,
    vol.26, VHF7-3, pp.1185–1188, Sapporo Convention Center, Sapporo, Japan, November 27-29, 2019.
  14. Norifumi Kawabata,
    “HEVC Image Quality Assessment of the Multi-view and Super-resolution Images Based on CNN,"
    Proc. of 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2018),
    POS1A-3, pp.38–39, Nara Royal Hotel, Nara, Japan, October 9-12, 2018.
  15. Norifumi Kawabata,
    “Image Diagnosis for Coded Defect Detection on Multi-view 3D Images,"
    Proc. of The Ninth International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2018),
    PS-10, pp.110–119, Kobe Univ., September 27-28, 2018.
  16. Norifumi Kawabata,
    “Multi-view 3D CG Image Quality Evaluation and Analysis for Application Procedure between H.265/HEVC and Watermarking,"
    Proc. of The 21st International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2018),
    D3-3, 4 pages, The Imperial Mae Ping Hotel, Chiang Mai, Thailand, January 7-9, 2018 (電気通信普及財団海外渡航旅費援助に採択).
  17. Norifumi Kawabata,
    “Image Quality Assessment for Multi-view 3D CG Images and 5K High Definition Images Based on S-CIELAB Color Space,"
    Proc. of The 24th International Display Workshops (IDW’17),
    Workshop on 3D/Hyper-Realistic Displays and Systems,
    Vol.24, 3D5-1, pp.849–852, Sendai International Center, Sendai, Japan, December 6-8, 2017.
  18. Norifumi Kawabata and Masaru Miyao,
    “Multi-view 3D CG Image Quality Assessment for Contrast Enhancement Including S-CIELAB Color Space in case the Background Region is Gray Scale,"
    Proc. of The 31st International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC2016),
    T2-6-3, pp.579–582, Municipal Center (Jichikaikan), Okinawa, Japan, July 10-13, 2016 (映像情報メディア学会国際会議学生発表援助に採択).
  19. Norifumi Kawabata and Masaru Miyao,
    “Multi-view 3D CG Image Quality Evaluation Including Visible Digital Watermarking Based on Color Information,"
    Proc. of The Eighth International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2016),
    OS1-3, pp.18–26, Noyori Conference Hall, Higashiyama Campus, Nagoya Univ., March 10-11, 2016.
  20. Norifumi Kawabata and Masaru Miyao,
    “3D CG Image Quality Assessment for the Luminance Change by Contrast Enhancement Including S-CIELAB Color Space with 8 Viewpoints Parallax Barrier Method,"
    Proc. of The 1st International Conference on Advanced Imaging (1st ICAI2015),
    T107-01, pp.632–635, National Center of Science (Hitotsubashi Memorial Hall), Tokyo, Japan, June 17-19, 2015.
  21. Norifumi Kawabata, Masaru Miyao, and Yuukou Horita,
    “3D CG Image Quality Metrics Including the Coded Degradation by Regions with 8 Viewpoints Parallax Barrier Method,"
    Proc. of The Seventh International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2014),
    PS-9, pp.102–105, Keyaki Hall, Nishi Chiba Campus, Chiba Univ., September 2-3, 2014.
  22. Norifumi Kawabata and Yuukou Horita,
    “Statistical Analysis and Consideration of Subjective Evaluation of 3D CG Images with 8 Viewpoints Lenticular Lens Method,"
    Proc. of The Sixth International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2013),
    T1-2, pp.23–32, Takanawa Campus, Tokai Univ., September 12-13, 2013.
  23. Norifumi Kawabata, Keiji Shibata, Yasuhiro Inazumi, and Yuukou Horita,
    “Image Quality Evaluation of 3D CG Images with 8 Viewpoints Lenticular Lens Method,"
    Proc. of The Fifth International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2011),
    D-10, pp.88–90, Campus Plaza Kyoto, October 4-5, 2011.

国内会議(査読あり)

  1. 河畑則文,
    “画像領域別に可視型電子透かしを考慮した多視点3DCG画像の背景色の違いに関する評価比較",
    3次元画像コンファレンス講演論文集,
    2-3, 4 pages, 千葉大, 2017年7月 (査読あり).

書籍等出版物

  1. 河畑則文,
    “全変動正則化の最適パラメータ設計に基づく3DCG符号化画像のノイズ除去に関する画質評価",
    画像ラボ,
    日本工業出版, 2024年7月 (査読あり).

研究報告(2017年4月~)

  1. 河畑則文,
    “質感認知標準課題画像データセットにおける3DCG物体の光沢感とペイントに関する画質評価・解析",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.123, no.46, IMQ2024-2, pp.7–12, 名大東山キャンパス, 2024年5月.
  2. 河畑則文,
    “Stable Diffusionに基づく視覚・言語融合における3DCG生成画像の品質評価に関する基礎的検討",
    映像情報メディア学会技術報告, 映像表現・コンピュータグラフィックス,
    vol.48, no.8, AIT2024-115, pp.288–291, 東京工科大八王子キャンパス, 2024年3月.
  3. 河畑則文,
    “全変動正則化の最適パラメータ設計に基づく3DCG符号化画像のノイズ除去に関する画質評価",
    電子情報通信学会技術研究報告, 画像工学,
    vol.123, no.381, IE2023-56, ITS2023-67, pp.112–117, 北大, 2024年2月.
  4. 河畑則文,
    “コントラスト強調前後におけるカラー腹腔鏡画像のウェーブレット多重解像度解析",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.48, no.6, ME2024-28, MMS2024-12, AIT2024-12, pp.61–66, 北大, 2024年2月.
  5. 河畑則文,
    “質感認知標準課題画像データセットにおける3DCG物体のコントラストと回転要素に関するHEVC符号化画像の統計的分析",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.47, no.6, ME2023-54, MMS2023-34, AIT2023-34, pp.247–252, 北大, 2023年2月.
  6. 河畑則文,
    “360度カメラ画像におけるH.265/HEVC符号化画質評価とクロスリアリティ主観品質評価実験",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.122, no.224, IMQ2022-12, pp.7–12, 名大東山キャンパス, 2022年10月.
  7. 河畑則文, 中口俊哉,
    “顕著性マップに基づく腹腔鏡コントラスト強調画像の関心領域推定における統計的分析",
    電子情報通信学会技術研究報告, 画像工学,
    vol.121, no.374, IE2021-43, ITS2021-34, pp.55–60, オンライン開催(北大), 2022年2月.
  8. 河畑則文,
    “スパース辞書学習型コーディングに基づくノイズ除去後の3DCG画像における可視型電子透かしを用いたカラリゼーションの品質評価",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.46, no.6, ME2022-31, MMS2022-6, AIT2022-6, pp.31–36, オンライン開催(北大), 2022年2月.
  9. 河畑則文, 中口俊哉,
    “敵対的生成ネットワークによるカラー腹腔鏡超解像画像の生成時における画質と学習効果の関係性",
    電子情報通信学会技術研究報告, 医用画像,
    vol.121, no.347, MI2021-59, pp.59–64, オンライン開催(屋久島離島開発総合センター), 2022年1月.
  10. 河畑則文, 中口俊哉,
    “敵対的生成ネットワークによるカラー腹腔鏡超解像画像の最適設計と画質評価",
    電子情報通信学会技術研究報告, 医用画像,
    vol.120, no.431, MI2020-91, pp.186–190, オンライン開催(宮古島 平良港(ひららこう)ターミナルビル), 2021年3月(日本生体医工学会生体画像と医用人工知能研究会特別セッション).
  11. 河畑則文, 桑原悠紀也, 川崎拓弥,
    “Autowareを用いた自動運転車の自己位置推定に関する検討",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.120, no.389, IMQ2020-31, IE2020-71, MVE2020-63, pp.103–108, オンライン開催(崇城大), 2021年3月.
  12. 河畑則文,
    “H.265/HEVCを考慮した3DCG符号化画像のセマンティックセグメンテーションのためのデータセットの作成とその評価",
    電子情報通信学会技術研究報告, 画像工学,
    vol.120, no.364, IE2020-44, ITS2020-30, pp.19–24, オンライン開催(北大), 2021年2月.
  13. 河畑則文,
    “輝度情報に基づく質感研究データベースのテクスチャ解析とその評価",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.45, no.4, ME2021-11, MMS2021-11, AIT2021-11, pp.53–58, オンライン開催(北大), 2021年2月.
  14. 河畑則文, 中口俊哉,
    “超解像を含むカラー腹腔鏡高精細動画像の品質評価に関する実験",
    電子情報通信学会技術研究報告, 医用画像,
    vol.120, no.220, MI2020-45, MICT2020-19, pp.60–61, オンライン開催(神戸大), 2020年11月.
  15. 河畑則文, 中口俊哉,
    “画像領域別にSRCNN超解像処理を考慮したカラー腹腔鏡コントラスト強調画像の領域分割に関する検討",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.44, no.6, ME2020-50, MMS2020-22, HI2020-22, AIT2020-22, pp.113–118, 北大, 2020年2月.(2020年5月,メディア工学研究会特別セッションにて再発表)
  16. 河畑則文,
    “スパース辞書学習型コーディングに基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.119, no.215, IMQ2019-6, pp.1–10, 阪大吹田キャンパス, 2019年10月.
  17. 河畑則文, 中口俊哉,
    “画像領域別のテクスチャ解析に基づく腹腔鏡画像の領域分割に関する基礎検討",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.43, no.5, ME2019-37, MMS2019-15, HI2019-15, AIT2019-15, pp.125–130, 北大, 2019年2月.
  18. 河畑則文, 中口俊哉,
    “符号化欠損領域の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断における改善と効率的な分類器パラメータの適用",
    電子情報通信学会技術研究報告, 医用画像,
    vol.118, no.286, MI2018-42, MICT2018-42, pp.21–26, 兵庫県立大 神戸情報科学キャンパス, 2018年11月.
  19. 河畑則文,
    “質感研究データベースにおけるHEVC画像品質のテクスチャ解析結果に基づく質感種別の分類方法に関する検討",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.118, no.256, IMQ2018-13, pp.13–18, 京工繊大, 2018年10月.
  20. 河畑則文,
    “CNNの構造に基づいた多視点超解像画像の最適設計と符号化画質評価",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.118, no.65, IMQ2018-3, pp.15–20, 千葉工大, 2018年5月.
  21. 河畑則文, 中口俊哉,
    “符号化欠損領域情報の自動検出を想定した医用画像診断の基礎検討",
    電子情報通信学会技術研究報告, 画像工学,
    vol.117, no.432, IE2017-106, ITS2017-74, pp.77–82, 北大, 2018年2月.
  22. 河畑則文,
    “多視点3DCG画像のある視点における符号化欠損領域検出を想定した画像診断の検討",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.117, no.356, IMQ2017-21, pp.7–12, 静岡大, 2017年12月.
  23. 河畑則文,
    “多視点裸眼3DCG画像の品質評価におけるH.265/HEVC符号化と可視型電子透かしの適用順序に関する考察",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.117, no.144, IMQ2017-8, HIP2017-50, pp.15–20, 札幌市立大, 2017年7月.

大会・シンポジウム(2017年4月~)

  1. 河畑則文,
    “全変動正則化に基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2023)資料,
    P3-02, pp.80–81, 御殿場高原ホテル, 2023年11月.
  2. 河畑則文,
    “コントラスト強調前後におけるカラー腹腔鏡画像のウェーブレット解析に関する基礎的検討",
    信号処理シンポジウム講演論文集 (SIPS2023),
    P1-10, 2 pages, 京都テルサ, 2023年11月.
  3. 河畑則文,
    “360度カメラ画像における画像領域と遠近感を考慮したH.265/HEVC符号化画質評価とクロスリアリティ主観品質評価",
    情報科学技術フォーラム講演論文集 (FIT2023), グラフィクス・画像,
    I-009, pp.245–250, 大阪公立大中百舌鳥キャンパス, 2023年9月.
  4. 河畑則文,
    “質感認知標準課題画像データセットにおけるHEVC符号化画像解析",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2022)資料,
    P3-21, pp.136–137, 御殿場高原ホテル(ハイブリッド開催), 2022年11月.
  5. 河畑則文, 中口俊哉,
    “カラー腹腔鏡符号化画像のセマンティックセグメンテーションにおける評価に関する基礎的検討",
    日本医用画像工学会大会予稿集 (JAMIT2022),
    OP14-5, pp.230–231, 名大東山キャンパス, 2022年7月.
  6. 河畑則文, 中口俊哉,
    “顕著性マップに基づく腹腔鏡コントラスト強調画像の関心領域推定",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2021)資料,
    P3-15, pp.133–134, 御殿場高原ホテル(ハイブリッド開催), 2021年11月.
  7. 河畑則文,
    “顕著性マップに基づく3DCG画像の関心領域推定と視覚的注意に関する考察",
    情報科学技術フォーラム講演論文集 (FIT2021), グラフィクス・画像,
    CI-002, pp.21–24, オンライン開催(東北学院大), 2021年8月.
  8. 河畑則文,
    “H.265/HEVCを考慮した3DCG符号化画像のセマンティックセグメンテーションに関する検討",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2020)資料,
    P2-C-2, pp.63–64, オンライン開催, 2020年11月.
  9. 河畑則文, 中口俊哉,
    “コントラスト強調手法の違いがカラー腹腔鏡画像の画質に与える影響",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2019)資料,
    P-2-17, pp.88–89, 御殿場高原ホテル, 2019年11月.
  10. 河畑則文,
    “スパース性に基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価",
    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集,
    B-11-32, p.188, 阪大豊中キャンパス, 2019年9月.
  11. 河畑則文, 中口俊哉,
    “カラー腹腔鏡画像診断のためのコントラスト強調とSRCNN超解像処理の最適条件に関する考察",
    日本医用画像工学会大会予稿集 (JAMIT2019),
    OP5-06, pp.586–595, 奈良春日野国際フォーラム 甍~I・RA・KA~, 2019年7月.
  12. 河畑則文, 中口俊哉,
    “画像領域別のテクスチャ解析に基づく腹腔鏡画像の医用画像診断への応用",
    日本コンピュータ外科学会誌,
    vol.20, no.4, pp.366–367, 奈良県文化会館, 2018年11月.
  13. 河畑則文,
    “質感研究データベースにおけるHEVC画像品質のテクスチャ解析",
    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集,
    A-16-3, p.135, 金沢大, 2018年9月.
  14. 河畑則文, 中口俊哉,
    “符号化欠損領域情報の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断に関する考察",
    日本医用画像工学会大会予稿集 (JAMIT2018),
    OP6-5, pp.249–254, 筑波大, 2018年7月.
  15. 河畑則文,
    “多視点3DCG画像の符号化欠損領域検出を想定した画像診断の検討",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2017)資料,
    P-4-01, pp.130–131, ラフォーレ修善寺, 2017年11月.

講演など

  1. 河畑則文,
    “ディープラーニングの精度を向上させる医用画像データの前処理技術",
    技術情報協会セミナー(医用画像を解析する AI・ディープラーニングの作り方 ~その精度向上・高効率化・過学習対策~),
    東京都品川区五反田, 2019年12月(招待あり).
  2. 河畑則文,
    “YIN (Young Investigator Networking)セッション",
    第27回日本コンピュータ外科学会大会,
    奈良県文化会館, 2018年11月(招待あり).

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Posted by norifumik