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J-GLOBAL ID：201902282465203104   整理番号：19A0514824

深さ回復のための偏光誘導自己回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Polarization Guided Autoregressive Model for Depth Recovery

著者 (3件)： Reda Mohamed (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhao Yongqiang (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Chan Jonathan Cheung-Wai (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium)
資料名： IEEE Photonics Journal  (IEEE Photonics Journal)
巻： 9  号： 3  ページ： ROMBUNNO.6803016.1-16  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2436A  ISSN： 1943-0655  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： Instant De煙霧法では,偏光画像を用いて,デヘイズ画像とシーンの推定深さマップを得た。大気吸収と散乱による煙霧は画像品質と推定深さの劣化を引き起こす。この推定された深さは,太陽によって直接照明される高い偏光度とシーンの物体のために誤っている。本論文では,深さ回復のための偏光誘導自己回帰(AR)モデルを提示した。この提案方法は,適応ARモデルに偏光データを組み込むことにより,推定された深さマップを復元する。最初に,90°偏光画像を,AR係数の著者らの偏光項において用いて,次に,Stokesベクトル成分S_1を,AR係数の深さ項における著者らの偏光誘導深さマップにおいて用いた。実験結果は,著者らの方法が既存の最先端の方式より優れており,従来の偏光解消法を改善することを示した。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： 画像 ,  自己回帰モデル ,  太陽 ,  偏光解消 ,  モデル ,  照明 ,  画質 ,  *偏光
準シソーラス用語： 最先端 ,  *自己回帰 ,  偏光度 ,  奥行きマップ ,  ヘイズ ,  偏光画像 ,  煙霧 , 【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 (4件)： 回復 ,  偏光 ,  誘導 ,  自己回帰モデル