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J-GLOBAL ID：202102221874638557   整理番号：21A0984039

水中画質:強化と評価【JST・京大機械翻訳】

Underwater Image Quality: Enhancement and Evaluation

著者 (4件)： Mohamed Nadir Mustafa A. (Fujian Key Lab for Intelligent Processing and Wireless Transmission of Media Information, College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University,Fuzhou,China) ,  Lin Liqun (Fujian Key Lab for Intelligent Processing and Wireless Transmission of Media Information, College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University,Fuzhou,China) ,  Chen Weiling (Fujian Key Lab for Intelligent Processing and Wireless Transmission of Media Information, College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University,Fuzhou,China) ,  Wei Hongan (Fujian Key Lab for Intelligent Processing and Wireless Transmission of Media Information, College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University,Fuzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CSRSWTC  ページ： 1-3  発行年： 2020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： 水中光学画像はカメラにより一般的に捉えられるが,自然画像に対して異なる統計的特徴を持つ。異なる水タイプにおける光の屈折と散乱のために,物体の色と形状は,許容できる視覚品質を提供することができないねじれることができる。したがって,水中画像を強化するアルゴリズムを開発することが必須である。また,水中画像の品質評価を,水中画像強調の基準として利用した。過去10年間,関連する問題はかなりの注目を集めている。本論文は,関連技術の包括的なレビューとそれらの最近の成果を示した。特に,小体積のデータの水中画像処理における深層学習を適用する有意な傾向を観察した。このレビューは,魅力的で挑戦的な研究トピックを発見するために,この領域の初心者と専門家の両方に有益であることを期待する。Copyright 2021 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 ,  カメラ ,  *画質
準シソーラス用語： 品質評価 ,  初心者 ,  自然画像 ,  視覚品質 ,  水中画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 水中 ,  画質 ,  強化 ,  評価