実際の原子力発電所の水中環境における高エネルギー粒子放射雑音によって引き起こされる映像の深刻な劣化問題に対処するために、ペアの鮮明なサンプルや専門の訓練データへの依存を減らし、水中点検の視覚情報の利便性を向上させるゼロショット学習に基づく水中ビデオノイズ除去手法を提案する。事前学習済みの画像復元拡散モデルに基づき、低品質でノイズのあるビデオをバッチ処理し、キーフレームを参照入力として選択する。ノイズ除去の初期段階では、階層的潜在変形とオプティカルフローの整合によりグローバル構造制約とローカル運動制約を構築し、中・後期段階では、混合流誘導の空間認識マーカー統合戦略を導入する。ダウンサンプリング段階ではオプティカルフローのマッチングを用いて動きの一貫性を維持し、アップサンプリング段階では空間制約の類似度を組み合わせて構造の詳細を保持し、統合比率のアニーリング機構を用いて時系列の一貫性とディテールの忠実度を動的にバランスさせる。収集した実際の原子力発電所水中ノイズビデオデータセットにおいて、提案手法はMaxVQA、CLIPVQAおよびE_warpでそれぞれ34.2、0.97および1.2を達成し、比較対象の映像復元およびノイズ除去手法を上回った。本手法は、注釈付き訓練データや鮮明な参照ビデオが不足する原子力発電所の水中環境において効果的なビデオノイズ除去を実現し、水中光学撮像の品質向上、映像知能解析および設備欠陥検出の技術的支援を提供する。

核放射;ゼロショット学習;水中ビデオノイズ除去;拡散モデル;マーカー統合