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J-GLOBAL ID：201902226306949983   整理番号：19A0703491

混合雑音除去にロバストな畳込み重み最適化に基づく高ダイナミックレンジ画像生成【JST・京大機械翻訳】

High Dynamic Range Image Generation Based on Convolutional Weight Optimization Robust to Mixed Noise Removal

著者 (3件)： Matsuoka Ryo (Kagawa University, Kagawa, Japan) ,  Ono Shunsuke (Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Okuda Masahiro (The University of Kitakyushu, Fukuoka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： APSIPA ASC  ページ： 1066-1070  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： 露光混合は多重露光画像から高ダイナミックレンジ(HDR)画像を生成する。しかし,低光シーンで撮影すると,これらの画像は様々なタイプの雑音により劣化し,ダイナミックレンジを低下させる。画素ごとの混合に基づく既存の方法は,特に少数の入力画像の場合,雑音を十分に低減することができない。本報告では,混合雑音をロバストに除去し,いくつかの入力をもつ/過剰に露出した画素をロバストに除去する露光混合のための畳込み重み最適化法を提案した。各々の画素を混合することにおいて,提案した方法は,隣接する画素を畳み込んで,ノイズのないHDR画像を生み出した。局所領域のコンボリューションは,画像混合の雑音除去能力を強化することを可能にした。畳込みのための重みづけマップの集合を見出すために,著者らは,凸最適化問題として重み最適化問題を導入し,その中で,Huber損失関数を混合の忠実度測度として利用し,この方法を異常値にロバストにし,プライマル二重分割法を用いて最適化問題を解いた。推定された重みマップによる雑音入力画像の加重和は,雑音のないHDR画像を作る。実験結果は,いくつかの従来の方法と比較して,提案方法の妥当性を示した。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： *ダイナミックレンジ ,  *ロバスト性 ,  異常値 ,  画素 ,  *画像 ,  *雑音除去 ,  *畳込み ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  重みづけ ,  *雑音 ,  測度
準シソーラス用語： 加重 ,  *高ダイナミックレンジ ,  *高ダイナミックレンジ画像 , 【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)： 雑音除去 ,  ロバスト ,  畳込み ,  最適化 ,  高ダイナミックレンジ画像