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J-GLOBAL ID：202002217607403713   整理番号：20A0373936

単一画像からのヘイズとノイズ除去のための正確な伝送推定【JST・京大機械翻訳】

Accurate Transmission Estimation for Removing Haze and Noise From a Single Image

著者 (5件)： Wu Qingbo (State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,, Beijing, China) ,  Zhang Jingang (Medical School, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ren Wenqi (State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,, Beijing, China) ,  Zuo Wangmeng (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Cao Xiaochun (State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 29  ページ： 2583-2597  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 画像ノイズは,通常,単一画像デヘイジングにおいて深さ依存性視覚アーチファクトを引き起こす。ほとんどの既存のデヘイジング法は,復元において二段階戦略を利用し,それは必然的に不正確な伝送マップと低品質シーン放射輝度を雑音と危険な入力のために導く。これらの問題を解決するために,単一画像からの透過マップとシーン放射輝度の共同回復のための新しい変分モデルを提示した。このモデルにおいて,雑音を適応的に抑制し,回復画像における詳細な詳細を保存することにより,雑音増幅を避けるための伝送認識非局所正則化を提案した。一方,伝送推定の精度を改善するために,著者らは,異なるオブジェクトの境界における深さ不整合を保ちながら,透過マップを平滑化するために,意味論的に誘導された正則化を導入した。さらに,伝送マップとシーン放射輝度,およびセグメンテーションマップを共同で最適化するための交互方式を設計した。合成および実世界のデータに関する広範な実験により,提案したアルゴリズムは,雑音のある,そして,危険な画像に関する最先端のデヘイジング法に対して,有利に機能することを実証した。Copyright 2020 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： 正則化 ,  アルゴリズム ,  意味論 ,  最適化 ,  *雑音低減 ,  品質 ,  不整合 ,  視覚 ,  平滑化 ,  雑音 ,  セグメンテーション ,  放射輝度 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 画像雑音 ,  *ヘイズ , 【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 (3件)： ヘイズ ,  ノイズ除去 ,  推定