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J-GLOBAL ID：201802283536292465   整理番号：18A1306885

消費者級カメラからの農業リモートセンシング画像のための暗チャネル事前および明るさ強調に基づく画像のデヘイジング【JST・京大機械翻訳】

Image dehazing based on dark channel prior and brightness enhancement for agricultural remote sensing images from consumer-grade cameras

著者 (12件)： Zhang Jiawei (Northwest A&F University, College of Mechanical and Electronic Engineering, 22 Xinong Road, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Zhang Jiawei (China Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Wang Xiuyuan (Northwest A&F University, College of Mechanical and Electronic Engineering, 22 Xinong Road, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Wang Xiuyuan (China Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Yang Chenghai (USDA-ARS Southern Plains Agricultural Research Center, 3103 F and B Road, College Station, TX 77845, United States) ,  Zhang Jian (USDA-ARS Southern Plains Agricultural Research Center, 3103 F and B Road, College Station, TX 77845, United States) ,  Zhang Jian (Huazhong Agricultural University, College of Resource and Environment, 1 Shizishan Street, Wuhan, Hubei 430070, China) ,  He Dongjian (Northwest A&F University, College of Mechanical and Electronic Engineering, 22 Xinong Road, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  He Dongjian (China Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Song Huaibo (Northwest A&F University, College of Mechanical and Electronic Engineering, 22 Xinong Road, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Song Huaibo (China Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture, Yangling, Shaanxi 712100, China) ,  Song Huaibo (USDA-ARS Southern Plains Agricultural Research Center, 3103 F and B Road, College Station, TX 77845, United States)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 151  ページ： 196-206  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： リモートセンシング技術は作物畑と他の農業応用の監視に広く使われてきた。しかし,リモートセンシング画像の透明度は,大気中の雲とカオス媒体によってしばしば影響される。画像除去は,暗チャネル事前法(DCP)を通して達成することができるが,しかし,画像除去後に常に輝度歪問題がある。この問題を扱うために,本研究では,DCP法に基づく改良画像デヘイジング手法を提案し,最適な強化パラメータを決定した。平均二乗誤差(MSE),ピーク信号対雑音比(PSNR),平均勾配およびプログラム実行時間を含む4つの評価指標を最初に計算して,強化画像の品質を評価した。用例画像は,最初に,最適な脱水パラメータを決定するために,4つの指数を使用して,DCP方法によって脱水した。結果は,暗チャネル窓サイズΩ(x)が5,大気光Aが215/255,透過係数t(x)の下限t_0が0.1であるとき,画像強調が最良の効果を達成したことを示した。次に,これらの指標を適用して,本研究で用いた増強法を評価した。対数増強法を,基底数(1+r)=11および増強パラメータm=0.5の最適法として最終的に選択した。選択した方法の有効性を検証するために,農業航空機による消費者グレードカメラフローからの50の空中画像を用いて,改良法を評価した。デヘイズ後のオリジナルおよび強化画像の両方をAdobe Photoshopソフトウェアによりモザイク化した。画像除去前後のモザイク画像を比較した。結果は,デヘイズのないモザイク画像が6.359のエントロピーと6.513の平均勾配を持つことを示した。比較において,デヘイズを有するモザイク画像は6.668のエントロピーと11.305の平均勾配を有して,それはデヘイズのないモザイク画像のためのそれぞれの値より4.86%と73.58%高かった。これらの結果は,本研究における提案した方法が効果的であり,遠隔観測画像に適用することができることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  ソフトウェア ,  透過率 ,  *画像 ,  *リモートセンシング ,  エントロピー ,  *チャネル ,  最適化手法 ,  *農業 ,  画像強調 ,  *カメラ ,  モザイク性 ,  輝度
準シソーラス用語： ヘイズ ,  平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脱毛 ,  リモートセンシング画像 ,  画像強調 ,  暗黒チャネルの前

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)： 消費者 ,  農業 ,  リモートセンシング画像 ,  チャネル ,  明るさ