文献

J-GLOBAL ID：201702227249596369   整理番号：17A1901933

大気散乱モデルに基づく単一霧日画像復元手法【JST・京大機械翻訳】

Restoration for single fog image based on atmospheric scattering model

著者 (3件)： Liu Jiajia (中国民航飛行学院航空工程学院,四川 广漢,618307) ,  Tang Wujia (中国電子科技集団公司第二十九研究所,四川 成都,610036) ,  Liu Jianhua (中国民航飛行学院航空工程学院,四川 广漢,618307)
資料名： Zhongguo Ceshi  (Zhongguo Ceshi)
巻： 43  号： 7  ページ： 117-123  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3059A  ISSN： 1674-5124  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： 既存の大気散乱モデル法は長期固定画像器を利用することにより、シーンモデリングを実現し、霧日画像を復元することができるが、その他の天気状況がない場合、景色画像は参考となる単一霧日画像によってうまく復元できない。この問題に対して、本論文では、大気散乱モデルに基づく新しい単一霧日画像復元方法を提案した。最初に,エッジ検出アルゴリズムを用いて,異なる領域を抽出し,次に,異なる連結領域を分割し,そして,画像の灰色値変化曲線の傾斜を計算し,そして,天空領域を分割し,最後に,新しい環境光強度を設定した。異なる地域の景色物に対して異なるパラメータを用いて復元を行った。1つの手動撮影画像と1つのネットワーク画像を例として用いて,実験結果を示した。この方法は,参照画像のない単一の霧画像をよく復元することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  ネットワーク ,  *散乱 ,  エッジ検出 ,  *画像復元 ,  天気
準シソーラス用語： 参照画像 ,  光強度 ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： atmospheric scattering model ,  removing fog in image ,  sky segmentation ,  scene partitioning

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大気 ,  散乱 ,  モデル ,  霧 ,  画像復元 ,  手法