文献

J-GLOBAL ID：201702213020628360   整理番号：17A0195250

スケールは,1,2,3,,1,3,惠斌1,3,よく1,3,よく1,3,よく1,3,よく1,3,よく1,3を含む。【JST・京大機械翻訳】

Haze removal using scale adaptive dark channel prior

著者 (4件)： Song Yingchao (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Opt-Electronic Information Processing, Chinese Academy of Science) ,  Luo Haibo (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Opt-Electronic Information Processing, Chinese Academy of Science) ,  Hui Bin (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Opt-Electronic Information Processing, Chinese Academy of Science) ,  Chang Zheng (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Key Laboratory of Opt-Electronic Information Processing, Chinese Academy of Science)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 45  号： 9  ページ： 0928002-1-0928002-12  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  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： 霧と霧のような気象条件の下で,大気粒子の散乱は環境の可視度を低下させ,視覚システムによって収集された画像をひどく劣化させる。暗通道に基づく事前画像復元法は,それらの除去効果が自然,制約条件が少なく,実現しやすいなどの利点があるため,広く注目されている。しかし、この方法の除去効果は尺度(暗チャンネルの求解半径)に大きく影響され、異なるシーンの画像に対して、一般的な最適スケールが存在しない。この問題を解決するために,本論文では,画像の色とエッジの特性に従って適応的に暗チャネルのスケール範囲を調整し,ピクセルレベルの暗通道スケールを得て,大規模な解法と小規模解法の間の小さな歪みを解決した。さらに,暗通道去霧法により,天空領域の前景領域の問題を解決するために,改良光推定法を提案し,その物理的意味と一致するバックグラウンド領域を推定することができた。いくつかの種類の霧化画像の処理結果は,以下を示す。この方法には,強い適応性と霧除去効果があり,コントラストが著しく改善された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チャネル ,  気象条件 ,  *画像 ,  小規模 ,  浮遊粒子状物質 ,  適応性 ,  画像復元 ,  可視度 ,  コントラスト ,  制約条件
準シソーラス用語： 霧化 ,  推定法 ,  前景 ,  視覚システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image haze removal ,  scale adaptive ,  dark channel prior ,  atmospheric light ,  transmission

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： スケール