文献

J-GLOBAL ID：201802211534049488   整理番号：18A0519162

魚眼カメラAVMシステムのためのCNNベース前処理およびマルチフレームベース視点変換【Powered by NICT】

CNN-based pre-processing and multi-frame-based view transformation for fisheye camera-based AVM system

著者 (4件)： Choi Dong Yoon (Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea) ,  Choi Ji Hoon (Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea) ,  Choi Jin Wook (Hyundai Motor Company, ADAS Development Team, Republic of Korea) ,  Song Byung Cheol (Department of Electronic Engineering, Inha University, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 4073-4077  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： 広角(WA)画像のエッジは,一般的に悪い定義と分解能を持ち,周辺視野モニタ(AVM)画像品質の劣化を引き起こすことが多い。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく前処理とこの問題を解決するためにマルチフレームベース方向変換を提案し,これらの方法に基づくAVMシステムを提案した。WA画像の一般的な歪特性を解析し,解析結果に基づくCNN学習モデルを用いた前処理を提案した。次に,WA画像の外縁の方向変換(VT),低画素密度の固有の問題では,隣接フレームを用いた動き補償と正孔充填によって解いた。実験結果は,提案した方法によるAVM画像客観画質と主観画質の観点から一般的にAVM画像よりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： 画質 ,  正孔 ,  画像 ,  動き補償 ,  分解能 ,  監視装置 ,  学習モデル ,  *前処理
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  周辺視野 ,  *魚眼カメラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 魚眼カメラ ,  AVM ,  CNN ,  前処理 ,  マルチフレーム ,  点変換