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J-GLOBAL ID：201702212451945364   整理番号：17A0073456

MARKOV確率場フレームに基づく単一画像脱霧【JST・京大機械翻訳】

Single image defogging based on Markov random field

著者 (4件)： Sui Ping (School of Aeronautics & Astronautics,Air Force Engineering University) ,  Bi Duyan (School of Aeronautics & Astronautics,Air Force Engineering University) ,  Ma Shiping (School of Aeronautics & Astronautics,Air Force Engineering University) ,  He Linyuan (School of Aeronautics & Astronautics,Air Force Engineering University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 9  ページ： 2844-2847  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 霧や霧などの天候はシーンの可視度を低下させ,マシンビジョンの後続処理に影響を与える。MARKOV確率場(と)に基づく画像再構成アルゴリズムを提案して,MARKOV確率場(と)と暗通道(事前)に基づく画像ノイズ除去アルゴリズムの欠点を克服した。このアルゴリズムは,霧条件下での劣化モデルに基づいて,媒体とオリジナル无霧画像の制約条件を通して,暗通道の事前推定を用いて,MRFのフレームワークにおけるコスト関数を構築した。除去画像をより多くのテクスチャ詳細を維持するために,テクスチャ検出関数を導入して,コスト関数を改良して,最終的に,霧画像と媒体輸送図を得た。実験結果は,提案方法がより良い除去効果を得ることができて,より多くのテクスチャ詳細とより速い計算時間を維持することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 媒質 ,  CPU時間 ,  アルゴリズム ,  制約条件 ,  可視度 ,  費用関数 ,  *画像
準シソーラス用語： テクスチャ ,  劣化モデル ,  画像雑音除去 ,  再構成アルゴリズム ,  マシンビジョン ,  天候 ,  *確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Markov random field(MRF) ,  image defogging ,  dark channel prior ,  atmospheric scattering model

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： Markov確率場 ,  霧