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J-GLOBAL ID：201902272338582018   整理番号：19A2014651

ヘイズ分布推定による自動ヘイズ画像強調【JST・京大機械翻訳】

Automatic hazy image enhancement via haze distribution estimation

著者 (3件)： Wang Xuemei (School of Computer Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Ju Mingye (School of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Zhang Dengyin (School of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： Advances in Mechanical Engineering  (Advances in Mechanical Engineering)
巻： 10  号： 4  ページ： 1687814018769485  発行年： 2018年 
JST資料番号： W5122A  ISSN： 1687-8140  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 屋外画像に及ぼす煙霧の影響は,シーン深さによって急激に変化するので,危険な画像強調は,挑戦的な作業であることを証明した。本論文では,ヘイズ除去のための適応画像強調法を提案した。提案した方法では,輝度,テクスチャ,および色に関するヘイズ画像の特性を考慮に入れて,ヘイズ密度を評価するための定量的測定を提示した。推定した煙霧密度分布に基づいて,強度と色飽和を強化した。可視度の増加を達成するために,画像テクスチャ成分を全変動モデルを通して抽出し,ヘイズ密度関数に依存して鋭くした。さらに,色飽和に関する対応する補正も,より良い色忠実度を得るために実施した。実験結果により,本手法は可視性と色忠実度の観点から視覚品質を比較することにより出力画像を生成するのに効果的であることを実証した。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像強調 ,  平滑化 ,  輝度 ,  *画像 ,  モデル ,  可視度 ,  密度分布
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  密度関数 ,  総変動 ,  画像テクスチャ ,  質感 ,  煙霧 ,  分布推定 ,  *ヘイズ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ヘイズ除去 ,  ヘイズ高密度関数 ,  テクスチャ強化 ,  飽和補正 ,  全変動平滑化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ヘイズ ,  分布推定 ,  画像強調