文献

J-GLOBAL ID：201702233147581113   整理番号：17A1271253

水中光散乱モデルに基づく水中視覚SLAMのための可視性向上【Powered by NICT】

Visibility enhancement for underwater visual SLAM based on underwater light scattering model

著者 (2件)： Cho Younggun (Department of Civil and Environmental Engineering, KAIST, Daejeon, S. Korea) ,  Kim Ayoung (Department of Civil and Environmental Engineering, KAIST, Daejeon, S. Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 710-717  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,効果的な水中視覚同時位置決めおよびマッピング(SLAM)のためのリアルタイム可視性強調アルゴリズムを提案した。大気環境とは異なり,水中環境はより大きな粒子を含み,異なる画像劣化モデルによって支配されている。著者らの方法は,水中粒子物理学(例えば,前方,後方,多重散乱,ぼけと雑音)の完全な理解から始まる。実世界アプリケーションにおける水中画像強調を対象に,導出における人工光モデルを含んでいる。提案した方法は従来法と比較して処理時間の実質的改善を用いたカラーおよびグレイ画像の両者に有効である。提案した方法は,シミュレートした合成画像(色)と実世界の水中画像(色とグレースケール)を用いて検証した。同じ地域から得られた二水中画像セットを用いたが,異なる水濁度の,提案した鮮明度増強およびSLAMにおけるカメラレジストレーション改善を評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雑音 ,  *可視度 ,  加工時間 ,  *光散乱 ,  混濁度 ,  応用プログラム ,  位置決め ,  画像 ,  *視覚 ,  アルゴリズム ,  多重散乱 ,  グレースケール
準シソーラス用語： 水中画像 ,  画像劣化 ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 水中 ,  光散乱 ,  モデル ,  視覚 ,  SLAM ,  可視性