文献

J-GLOBAL ID：201802222113743048   整理番号：18A2231716

焦点スタッキングのためのシーン適応画像取得【JST・京大機械翻訳】

Scene-Adaptive Image Acquisition for Focus Stacking

著者 (4件)： Li Wentao (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Wang Guijin (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Hu Xiaowei (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Yang Huazhong (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 1887-1891  発行年： 2018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： 焦点スタッキングは,異なる焦点距離で捕獲された画像を融合することにより,一般写真における場の深さを拡張する有望な技術である。本論文では,焦点スタックを自動的に捕捉し,高品質の全焦点画像を融合するために,ラウンドトリップシーン適応画像取得システムを提案した。シーン解析に基づいて,前方光学走査におけるシーンの全深さ範囲をカバーし,後方走査において正確にすべてのオブジェクトの焦点位置を精密化した。捕捉された画像により,まず第一に,最大勾配フローとぼけカーネル推定の組合せによりデプマップと全焦点画像を抽出する。第二に,スーパーピクセルレベルのGauss Fittingを提案し,次の位置を決定する。シミュレーションデータに関する実験は,著者らの方法がより少ない捕捉画像を有する高品質全焦点画像を達成することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  精密化 ,  *画像 ,  焦点距離 ,  捕獲 ,  トリップ ,  走査 ,  光走査
準シソーラス用語： ピクセルレベル ,  カーネル推定 ,  高品質 ,  *画像入力 , 【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 (5件)： 焦点 ,  スタッキング ,  シーン ,  適応 ,  画像取得