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J-GLOBAL ID：201702264714485870   整理番号：17A1588920

最大重みづけ射影に基づくカラー画像の灰色化コントラスト保存アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Maximum Weighted Pro jection Solver for Contrast Preserving Decolorization

著者 (5件)： Lu Hongyang (南昌大学信息工程学院 南昌 330031) ,  Liu Qiegen (南昌大学信息工程学院 南昌 330031) ,  Xiong Jiaojiao (南昌大学信息工程学院 南昌 330031) ,  Wang Yuhao (南昌大学信息工程学院 南昌 330031) ,  Deng Xiaohua (南昌大学信息工程学院 南昌 330031)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 43  号： 5  ページ： 843-854  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  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： 現在のカラー画像のグレイレベル化における元のカラー画像のコントラストを十分に保存することが難しい問題に対して、本論文では、最大重みづけ射影に基づくカラー画像のグレースケール化モデルとアルゴリズムを提案した。まず第一に,グレイスケール画像の最大コントラストを仮定して,本論文は,最大重みづけ投影の目的関数を提案して,オリジナルのカラー画像の勾配重みを最大化関数に導入した。その結果,元のカラー画像におけるコントラストが小さい領域は,グレースケール画像においても維持されることができた。それぞれのカラーチャネルの勾配のGauss重み係数は,グレースケール画像のコントラストとカラー画像の色順序を反映する。次に,提案したモデルをパラメータ離散的探索戦略により解き,線形離散パラメータモデルにより生成された候補画像を探索することにより,いくつかの算術演算だけで計算速度が速いことを示した。最後に,提案したアルゴリズムの複雑なシーンの下での画像コントラストの性能を評価するために,Cadik,CSDD,およびCOLOR250のデータセットに対して,グレースケール実験を行った。定性的および定量的実験の結果は,提案したアルゴリズムが他のアルゴリズムと比較して,元のカラー画像の色コントラストを保つことができるだけではなく,ノイズに対するロバスト性と演算速度が速いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カラー画像 ,  ロバスト性 ,  グレースケール ,  計算機処理速度 ,  *コントラスト ,  線形性 ,  モデル ,  *重みづけ ,  *アルゴリズム ,  *画像 ,  *射影 ,  雑音 ,  演算 ,  目的関数
準シソーラス用語： グレースケール画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Color-to-gray conversion ,  maximum weighted projection ,  contrast preserving ,  linear parametric model ,  discrete searching

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 重みづけ ,  射影 ,  カラー ,  灰色 ,  コントラスト ,  保存 ,  アルゴリズム ,  提案