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J-GLOBAL ID：201702212365108039   整理番号：17A0194564

霧交通シーンにおける単一画像脱霧【JST・京大機械翻訳】

Haze removal for single traffic image

著者 (2件)： Xing Xiaomin (Wuhan Technical College of Communication,School of Electronics and Information Engineering) ,  Liu Wei (Wuhan University of Technology, School of computer Science and Technology)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 21  号： 11  ページ： 1440-1447  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】従来の除去法は,通常の大規模な空隙領域において,通常,大規模な空隙領域において,ブルーム,色彩歪みなどの現象を発生することができる。本論文では,天空領域分割と暗通道の事前理論に基づく画像消去法を提案した。方法:まず第一に,最大領域間分散(()に基づく画像分割アルゴリズムを提案して,天空領域を自動的に分離し,次に,天空領域の平均強度値をラットとして使用し,それによってシーンの推定量を改良した。結果:本方法は画像の霧後のブルームと色彩歪みなどの問題を有効に解決するだけでなく、HE KAIMING及びFATTALの方法と比べ、本論文の方法は霧の後の画像がより現実的で、自然、平滑である。結論:実験結果により、本論文の方法は霧交通画像の復元をうまく完成でき、道路交通管理に有効な理論基礎と技術サポートを提供できることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 色相 ,  推定量 ,  *画像 ,  セグメンテーション ,  道路交通 ,  磁気ギャップ ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： haze traffic scene ,  dark channel prior ,  haze-removal ,  image segmentation ,  image restoration ,  haze image formation

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 霧 ,  交通 ,  シーン