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J-GLOBAL ID：201802227394357038   整理番号：18A0189560

HWDとDehazeNetに基づく水中画像の可視性改善アルゴリズム【Powered by NICT】

Underwater image visibility improving algorithm based on HWD and DehazeNet

著者 (4件)： Pan Pan-wang (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Yuan Fei (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Guo Jia (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Cheng En (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSPCC  ページ： 1-4  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： 乱流による水中画像の詳細損失とコントラスト減少の問題を解決する有効な方法を見つけることが重要である。本研究では,エッジと画像のコントラストを増強する新しい方法を示した。HWDを用いた水中画像の高周波と低周波部品を分離し,次に,画像ノイズを除去し,画像のエッジを強化した。も水中画像の送信マップを推定するDehazeNetと名付けた訓練可能な畳込みニューラルネットワークを採用した。より精度の良い伝搬マップを得るために,著者らは,マルチスケール反復フレームワークと適応バイラテラルフィルタを適用した送信マップをフィルタリングした。ぼけ画像上での実験結果により,提案したアルゴリズムは,視覚的にエッジを促進し,また乱れぼけを除去画像を明らかにする効果を達成することを示した。既存の三方法と比較して,提案アルゴリズムでは,自然画像を向上させることができる。また提案手法の色ずれは最小である,客観的品質スコアは最高であった。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： 視覚 ,  *可視度 ,  乱流 ,  コントラスト ,  LF【周波数】 ,  フィルタリング ,  *画像 ,  HF【周波数】 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 自然画像 ,  バイラテラルフィルタ ,  マルチスケール ,  畳込みニューラルネットワーク ,  画像雑音 ,  *水中画像 , 【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 (3件)： 水中画像 ,  可視性 ,  アルゴリズム