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J-GLOBAL ID：201802278401162473   整理番号：18A0587791

マルチスペクトル単一センサRGB NIRイメージング:新しい挑戦と機会【Powered by NICT】

Multispectral single-sensor RGB-NIR imaging: New challenges and opportunities

著者 (3件)： Soria Xavier (Computer Vision Center. Edifici O Campus UAB, 08193 Bellaterra Barcelona, Spain) ,  Sappa Angel D. (Computer Vision Center. Edifici O Campus UAB, 08193 Bellaterra Barcelona, Spain) ,  Akbarinia Arash (Computer Vision Center. Edifici O Campus UAB, 08193 Bellaterra Barcelona, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPTA  ページ： 1-6  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： 単一センサカメラで撮影した多重スペクトル画像は,多くのコンピュータビジョン応用のための魅力的な代替法となってきた。しかし,その可能性を完全に利用するために,色復元問題(RGB表現)を検討すべきである。この問題は植生,生物,または鏡面材料を含む屋外シナリオにおいてより明白であった。色歪の問題を可視及び近赤外スペクトルバンドの重なりによるセンサの感度から出現した。本論文では,一日を通して光の変化に関して近赤外(NIR)情報の変動性を経験的に評価する。小さなニューラルネットワークは,与えられたRGBN(赤,緑,青,近赤外)画像からRGB色表現を回復するために提案した。提案したアルゴリズムを評価するために,RGBN屋外データセットに関する異なる実験を行い,それは種々の困難な例を含んでいる。得られた結果は,挑戦と単一センサマルチスペクトル画像における色回復を取り扱うことの重要性を示した。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： アルゴリズム ,  近赤外スペクトル ,  *画像処理 ,  画像 ,  ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  *センサ ,  近赤外線
準シソーラス用語： 色表現 ,  鏡面 ,  マルチスペクトル画像 ,  *多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチスペクトル ,  RGB ,  イメージング ,  機会