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J-GLOBAL ID：202002297321430229   整理番号：20A1828786

大気光乱流の存在下におけるシーン運動検出のためのパッチベースGauss混合モデル【JST・京大機械翻訳】

Patch-based Gaussian mixture model for scene motion detection in the presence of atmospheric optical turbulence

著者 (2件)： Van Hook Richard L. (Air Force Research Lab. (United States)) ,  Hardie Russell C. (Univ. of Dayton (United States))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11394  ページ： 1139414-12  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長距離画像領域において,大気乱流は画質を低下させる。ぼけに加えて,乱流は,獲得したビデオにおいて見かけの運動を導入する幾何学的歪み効果を引き起こす。これは,画像強調と復元(例えば超解像度)と支援ターゲット認識(例えば,車両トラッカー)を含む画像処理タスクにとって問題となる。乱流からのこれらのワーピング効果を緩和するためには,実際のインセン運動と大気乱流による見かけの運動を区別する必要がある。以前に,現在の著者は,静止場面に移動物体を注入し,次に,十分に検証された異方性大気光乱流シミュレータを適用して,合成ビデオを生成した。すべての移動物体の既知の画素間真実を用いて,ピクセル間Gauss混合モデル(GMM)をベースライン技術として開発した。本論文では,計算の複雑さを低減しながら,性能を改善するために,ベースライン技術を改良した。さらに,この技術は,空間相関が捉えられるようにパッチに拡張され,さらに性能改善をもたらす。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異方性 ,  *乱流 ,  シミュレータ ,  画像処理 ,  画素 ,  画質 ,  計算量 ,  録画装置 ,  移動体 ,  画像強調 ,  基準線 ,  大気乱流 ,  動き検出
準シソーラス用語： ワーピング ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大気 ,  光乱流 ,  シーン ,  運動検出 ,  パッチ ,  Gauss混合モデル