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J-GLOBAL ID：201702282932619392   整理番号：17A1398520

勾配ドメイン誘導画像フィルタリングによるマルチスケール曝露融合【Powered by NICT】

Multi-scale exposure fusion via gradient domain guided image filtering

著者 (4件)： Kou Fei (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Zhengguo (Robotics Department, Institute for Infocomm Research, 1 Fusionopolis Way, Singapore) ,  Wen Changyun (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Chen Weihai (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 1105-1110  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： マルチスケール露出フュージョンは直接高ダイナミックレンジ(HDR)シーンの異なる曝露した低ダイナミックレンジ(LDR)画像を融合する高品質LDR画像にする効率的な方法である。単一スケール露光融合よりも高品質の画像を生成できるが,ハローアーチファクトを生成するリスクを持ち,融合画像における最も明るいまたは最も暗い領域の詳細をうまく保持することができない。本論文では,エッジ保存平滑化ピラミッドは,マルチスケール露出フュージョンのために導入した。アルゴリズムで使用されるフィルタのエッジ保存特性からの恩恵を受けて,最も明るい/暗い領域の詳細はよく保存されているとハローアーチファクトは,融合画像に生成されない。実験結果は,提案したアルゴリズムは最先端アルゴリズム定性的および定量的の両方でより良好な融合画像を生成することを証明した。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： 露光 ,  アルゴリズム ,  ダイナミックレンジ ,  平滑化 ,  *フィルタ ,  *画像 ,  角錐
準シソーラス用語： 最先端 ,  エッジ保存 ,  融合画像 ,  高品質 ,  高ダイナミックレンジ ,  *マルチスケール ,  *画像フィルタリング , 【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 (7件)： 勾配 ,  ドメイン ,  誘導 ,  画像フィルタリング ,  マルチスケール ,  曝露 ,  融合