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J-GLOBAL ID：202102229585581121   整理番号：21A0298231

マルチフォーカスBayer画像のためのスーパーピクセルベース融合とデモザイシング【JST・京大機械翻訳】

Superpixel based fusion and demosaicing for multi-focus Bayer images

著者 (2件)： Yang Bin (College of Electric Engineering, University of South China, College of Electric Engineering, University of South China, Hengyang 421001, China) ,  Guo Ling (College of Electric Engineering, University of South China, College of Electric Engineering, University of South China, Hengyang 421001, China)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 126  号： 23  ページ： 4460-4468  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Bayerパターンを組み込んだ単一センサカラーイメージング装置の生画像のための新しいスーパーピクセルベースマルチフォーカス画像融合アルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムは,生のBayerパターン画像がカラーデモザイシングの前に融合したので,従来の融合方式より効率的である。提案した融合アルゴリズムによって,マルチソース画像に関する反復デモサシング操作によって導入した補間誤差も大いに減少することができた。詳細に,Bayerパターン画像の明瞭度測定を定義して,原Bayerパターン画像の焦点レベルを判断し,融合演算子を,局所画像特徴の強力なグループ化手がかりを提供するスーパーピクセル上で実行した。スーパーピクセルの輝度を比較することによって,重みマップを構築し,誘導フィルタを利用して重みマップを精密化した。原画像は,融合Bayerパターン画像を得るために,洗練された重みマップと併合され,それは,完全分解能カラー画像を得るために,デモザイシングアルゴリズムによって復元される。実験結果は,提案したアルゴリズムが,従来のアルゴリズムより,より自然な外観とより少ないアーチファクトでより良い融合結果を得ることができることを証明した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  フィルタ ,  輝度 ,  分解能 ,  内挿法 ,  透明度 ,  明瞭度 ,  *画素 ,  画像特性 ,  精密化 ,  カラー画像 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 多焦点画像 ,  Bayerパターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多焦点画像融合 ,  Bayerパターン ,  流域変換 ,  透明度測定 ,  誘導フィルタ

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)： マルチ ,  フォーカス ,  融合