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J-GLOBAL ID：202002259789682178   整理番号：20A1611068

強化サイクル無矛盾敵対ネットワークを用いたエンドツーエンド単一画像霧除去【JST・京大機械翻訳】

End-to-End Single Image Fog Removal Using Enhanced Cycle Consistent Adversarial Networks

著者 (4件)： Liu Wei (Guangdong Key Laboratory for Intelligent Information Processing, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Hou Xianxu (Guangdong Key Laboratory for Intelligent Information Processing, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Duan Jiang (School of Economic Information Engineering, SWUFE, Chengdu, China) ,  Qiu Guoping (Guangdong Key Laboratory for Intelligent Information Processing, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 29  ページ： 7819-7833  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： 単一画像曇りはコンピュータビジョンにおける古典的で挑戦的な問題である。この問題に対する既存の方法は,主に,対霧フリー訓練例画像を必要とする大気劣化モデルおよび学習ベース手法の使用に依存する手作業事前ベース法を含む。しかし,実際には,事前ベースの方法は,それらの自身の限界のために失敗する傾向があり,ペア訓練データは,取得するのが非常に難しい。さらに,この分野における不対訓練可能な曇りネットワークに関する研究はほとんどない。したがって,CycleGANネットワークの原理に触発されて,著者らは,霧除去システムを自動的に構築するために,不対霧と無霧訓練画像,敵対識別器,およびサイクル一貫性損失を使用するエンドツーエンド学習システムを開発した。サイクルGANと同様に,このシステムには2つの変換経路がある。1つの地図は霧のない画像ドメインに霧像を,他の地図は霧画像領域に対して霧のない画像を霧する。1段階マッピングの代わりに,このシステムは,霧除去の有効性を高めるために,各変換経路において2段階マッピング戦略を用いる。さらに,霧画像ドメインに霧のない画像をマッピングするために,大気劣化原理と空先を埋め込むことにより,ネットワークにおける事前知識の明示的利用を行った。加えて,著者らはまた,曇り研究に対する最初の実世界自然霧フリー画像データセットも貢献した。著者らの多重実霧画像データセット(MRFID)は200の自然屋外シーンの画像を含む。各シーンに対して,1年間にわたって固定カメラによって撮影された一連の画像から手動で選択された異なる霧密度の1つの明確な画像と対応する4つの霧画像がある。合成および実世界画像の両方に対するいくつかの最先端の方法に対する定性的および定量的比較は,著者らのアプローチが有効であり,霧画像から明瞭な画像を回復するのに都合よく機能することを示した。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： 弁別器 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  多重化 ,  *エンドツーエンド方式 ,  コンピュータビジョン ,  有効性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  事前知識 ,  学習支援システム ,  曇天 ,  固定カメラ , 【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 (5件)： 強化 ,  サイクル ,  敵対 ,  エンドツーエンド ,  霧