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J-GLOBAL ID：201002247911323093   整理番号：10A0237021

周波数空間における雨および雪の解析

Analysis of Rain and Snow in Frequency Space

著者 (3件)： BARNUM Peter C. (Carnegie Mellon Univ., PA, USA) ,  NARASIMHAN Srinivasa (Carnegie Mellon Univ., PA, USA) ,  KANADE Takeo (Carnegie Mellon Univ., PA, USA)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 86  号： 2/3  ページ： 256-274  発行年： 2010年01月 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雨や雪などの動的に変化する天候により,ビデオにおける複雑な空間-時間明暗度摂動が生じ,明るい線として画像処理されることが多い。これらの影響は空間時間の中においてカオス的に見えるが,本論文では,周波数空間の中で,これら動的天候が予測可能な大域効果をもたらすことを示した。ここではまず,画像-空間解析を行い,雨や雪の画像中の線の形状,その外見,複数の線の外見,について述べた。次に周波数空間解析を行い,雨や雪の周波数空間モデルを提示するとともに,ビデオに対する,その周波数空間モデルの当てはめを行った。このモデルは雨や雪の量の減少または増大に利用出来ることを述べ,提案手法のアプリケーションとして,周波数空間解析を用いた雨や雪の検出方法を提示するとともに,周波数空間モデルを用いた雨や雪の削減および増大,の具体的手法について述べた。雨や雪の検出および除去手法の比較を行い,除去精度の定量的表現,特徴点トラッキング精度の定量的評価,を実施するとともに,これら比較で用いられたアルゴリズムの説明と評価を与え,ピクセルごとの検出やパッチベースの検出,周波数ベースの検出,について述べた。さらに,従来技法とは異なり,提案アプローチは,シーンやカメラ運動の両者の存在下におけるビデオに対しても有効になることを示した。

シソーラス用語： *画像処理システム ,  降雨 ,  動画像 ,  空間 ,  周波数 ,  大気 ,  画像分析 ,  *近似法 ,  特徴抽出 ,  追跡 ,  *コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *トラッキング ,  ビデオ画像 ,  *モデルあてはめ ,  雨 ,  周波数空間 ,  雪 ,  天候 ,  明暗度

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雨 ,  雪 ,  解析