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J-GLOBAL ID：202002223743434596   整理番号：20A0963327

適応形状とテクスチャ事前による低光画像強調【JST・京大機械翻訳】

Low-Light Image Enhancement via Adaptive Shape and Texture Prior

著者 (3件)： Kurihara Kazuki (Osaka University) ,  Yoshida Hiromi (Kindai University) ,  Iiguni Youji (Osaka University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SITIS  ページ： 74-81  発行年： 2019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： 低い光画像は,それらの低い可視性と暗い領域に隠された多くの雑音のために,様々なコンピュータビジョンアルゴリズムに影響を及ぼす。観測された画像を反射率と照明に分解するRetinex理論に基づく多くの方法が提案されているが,問題を緩和するために,既存の方法は必然的に過小および過剰な増強を引き起こす。本論文では,反射率と照明の両方の特徴を十分に考慮した新しい結合最適化方程式を提案した。より具体的には,L2-Lpノルム正則化項を採用して,詳細とテクスチャを保存することができる限り反射率を推定し,テクスチャなしで構造情報を保存するために可能な限り照明を行った。交互最小化法における最適化方程式を解いた。さらに,明るい領域と暗い領域の両方における雑音低減を伴うより詳細でテクスチャを明らかにするために,新しい適応テクスチャを導入した。定性的および定量的評価を含む実験結果は,提案方法が他の最先端の方法より良い性能を確立できることを示した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  雑音 ,  反射率 ,  照明 ,  雑音低減 ,  コンピュータビジョン ,  可視度 ,  正則化 ,  *画像強調 ,  ノルム
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  retinex , 【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)： 適応 ,  テクスチャ ,  像強調