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J-GLOBAL ID：201802279651415502   整理番号：18A0392702

構造テクスチャ雑音分解に基づく雑音の多い微弱光画像のコントラスト強調【Powered by NICT】

Contrast enhancement of noisy low-light images based on structure-texture-noise decomposition

著者 (4件)： Lim Jaemoon (Samsung Electronics Co., Ltd., Republic of Korea) ,  Heo Minhyeok (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Chul (Department of Computer Engineering, Pukyong National University, Busan, Republic of Korea) ,  Kim Chang-Su (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 45  ページ： 107-121  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 構造テクスチャ雑音(STN)分解に基づく雑音低光量画像強調アルゴリズムを提案した。構造,テクスチャ,および雑音成分に入力画像を分割し,構造および集合組織成分を強化した。より具体的には,最初の構造画像のコントラストを上げる,微弱光画像の特性に基づく2Dヒストグラムベース画像強調方式を拡張した。,雑音画像からの残留集合組織成分を取得することによりテクスチャ画像を再構築し,人間の視覚系(H VS)の知覚応答を利用することによりそれを増強した。人工的画像および実世界画像の両者の上での実験結果は,提案したSTNアルゴリズムは集合組織の鮮鋭度および従来のアルゴリズムよりも効果的にコントラストを増強することを示すが,種々の雑音と照明条件の下でのロバストな性能を提供した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚器 ,  *画像 ,  集合組織 ,  アルゴリズム ,  *雑音 ,  画像強調 ,  *微弱光 ,  雑音除去 ,  二次元 ,  照明条件 ,  鮮鋭度 ,  ロバスト性 ,  *コントラスト
準シソーラス用語： テクスチャ画像 ,  *質感 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 画像強調 ,  コントラスト強調 ,  構造テクスチャ雑音分解 ,  雑音除去 ,  雑音除去 ,  テクスチャ検索 ,  テクスチャ増強

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： テクスチャ ,  雑音 ,  分解 ,  微弱光 ,  コントラスト強調