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J-GLOBAL ID：201702258272762450   整理番号：17A1322471

階層的差分表現理論に基づく画像の視覚増強【JST・京大機械翻訳】

Image Visual Enhancement Based on Layered Difference Representation

著者 (6件)： Geng Aihui (長春理工大学 長春 130022;中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 長春 130033) ,  Wan Chunming (長春理工大学 長春 130022) ,  Li Yi (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 長春 130033) ,  Zhang Yunfeng (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 長春 130033) ,  Cao Lihua (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 長春 130033) ,  Feng Qiang (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 長春 130033)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 922-929  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 視覚注意機構は,関心領域に関心を向ける傾向があることを示している。画像強調を実現するために,本論文は,2次元ヒストグラムに基づく階層的差分表現理論に基づく画像強調方式を提案した。このアルゴリズムは,最初に,画像の顕著な領域を検出し,次に,この領域を分割し,人間の観測に適した顕著なグラフを得た。次に,元のグラフにおける顕著なグラフの対応する領域の2次元差分ヒストグラムに基づいて,階層的差分表現理論と各層の間の内部関係を考慮して,線形最適化問題を解くことによって,顕著な領域差分ベクトルを得た。オリジナルの差分ベクトルの代表的なグラフの特徴を定義して,2つのベクトルを重みづけして,グローバルな変換関数を得て,視覚強化画像を再構成した。実験結果は以下を示す。この方法は,効果的に画像中の関心領域のコントラストを強化し,詳細情報を向上させる。客観的評価指数は,以下を示した。他の5つの方法と比較して,この方法は,3つの実験における全体の輝度,ピーク信号対雑音比(SNR),および人間の視覚システムの信号対雑音比(SNR)を改善することができることを明らかにした。この方法により増強された画像の顕著性領域におけるEME値は適度であり、視覚観測に有利である。客観的な指標は主観的な観察結果と一致し、この方法が画像の視覚効果を有効に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒストグラム ,  SN比 ,  輝度 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  視覚効果 ,  画像強調 ,  *視覚 ,  コントラスト ,  二次元 ,  ベクトル
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  客観評価 ,  関心領域 ,  視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Image processing ,  Vision enhancement ,  Salient detection ,  Layered difference representation ,  2D histogram

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 差分 ,  表現 ,  理論 ,  視覚 ,  増強