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J-GLOBAL ID：202002214485881941   整理番号：20A2325862

監視システムの強化のためのデモザイキングに基づくスマート埋め込みシステム【JST・京大機械翻訳】

Smart embedded system based on demosaicking for enhancement of surveillance systems

著者 (3件)： Din Sadia (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Daegu, Korea) ,  Paul Anand (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Daegu, Korea) ,  Ahmad Awais (Dipartimento di Informatica, Universita degli Studi di Milano, Italy)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 86  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  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： デモザイキングと雑音除去はデジタル写真パイプラインにおける必須要素である。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの画像デモザイキングと雑音除去法の使用は,非常に成功した。しかし,効率および精度に関してネットワーク性能の改善の余地がある。取り組むべき主な課題は,特にノイズの存在下で,再構成画像の視覚品質を保証することである。これらの課題に取り組むために,本論文では,深い適応残差学習を用いた新しいデモザイキングと雑音除去コンジュンクト戦略を紹介した。提案したフレームワークは3段階を持つ。最初に,ゼロパディングを行い,処理速度を増加させ,画像のエッジを保存する。第2フェーズでは,隣接画素に関する情報を用いて欠測値を見つけるため,補間を用いてデモザイキングを行う。最後に,元の画像を用いて再構成画像を作成した。提案方式の実現可能性を評価するために,著者らは,訓練のための400の画像を有するPytochとGoogle Colabを使用し,そして,検証のために100の画像を用いて,提案したスキームは,構造類似性指数メトリック(SSIM)とピーク信号対雑音比(PSNR)と基本的相似記録測定(SSIM)の両方に関して,提案したスキームは,切断エッジジョイントデモザイキングと雑音除去方式を示した。Copyright 2020 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： 雑音 ,  学習 ,  残差 ,  内挿法 ,  画素 ,  *監視装置 ,  類似性 ,  パッド ,  雑音除去
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  Google ,  *デモザイキング ,  視覚品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スマートシティ ,  低電力エネルギー ,  デモザイキング ,  Cnn ,  騒音 ,  サーベイランス

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)： 監視システム ,  強化 ,  デモザイキング ,  埋め込みシステム