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J-GLOBAL ID：202002298318978528   整理番号：20A1944490

超分解能生成敵対ネットワークによる水中画像の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of underwater images by super-resolution generative adversarial networks

著者 (4件)： Cheng Na (Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Zhao Tongtong (Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Chen Zhengyu (Dalian Maritime University, Dalian, China) ,  Fu Xianping (Dalian Maritime University, Dalian, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIMCS ’18  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 水中画像増強は海洋工学において重要な役割を果たし,一方,研究は十分には遠い。カラーキャストのような問題,水およびその不純物の特性によってもたらされる低いコントラストは,それを挑戦的な作業にする。本論文は,水中画像を強化するための新しいフレームワークを提案した。それは,2つの部分,すなわち,前処理と改良Super-解像度Generative Adversarial Networkによる脱ぼけを含んでいる。最初に,前処理の過程において,色補正手法とコントラスト強調法を用いてカラーキャストを補償し,自然カラー画像を生成した。第2に,ぼけとブーストの詳細を除去するため,改良超解像度生成敵対ネットワークを前処理画像に適用した。ネットワークに基づいて,損失ネットを修正して,前処理画像をぼけて,鋭くなった。実験結果は,提案した方式が水中画像の品質を効率的に改善することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  不純物 ,  *ネットワーク ,  前処理 ,  分解能 ,  海洋工学 ,  カラー画像
準シソーラス用語： 色補正 ,  *水中画像 ,  コントラスト強調 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カラー補正 ,  コントラスト増強 ,  超分解能生成敵対ネットワーク ,  水中画像

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)： 超分解能 ,  敵対 ,  水中画像 ,  強化