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J-GLOBAL ID：202102229714183940   整理番号：21A0044189

GANに基づく低照度画像強調アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Research on low-light image enhancement algorithm based on GAN

著者 (2件)： Huang Luyao (福州大学数学与計算机科学学院,福建 福州 350108) ,  Ye Shaozhen (福州大学数学与計算机科学学院,福建 福州 350108;福州大学智能制造倣真研究院,福建 福州 350108)
資料名： Fuzhou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Fuzhou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 48  号： 5  ページ： 551-557  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3290A  ISSN： 1000-2243  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 低照度画像強調問題のために,生成対抗ネットワーク(GAN)に基づく循環画像強化ネットワークを提案した。教師なし学習方式を導入し,低照度画像のオリジナル照明図を,循環一貫性損失と耐性損失の低減により推定し,画像強調モデル式を用いて,照明不足環境で収集した画像の輝度を増強した。人工合成低照度画像データセットと実自然低照度画像データセットにおいて、質化と定量評価を行った。実験結果は,既存の画像強調方式と比較して,提案方法がより良い画像強調効果を有して,低照度画像によって生まれて,鮮明で,直感的で,自然の高品質画像を復元することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *照度 ,  ネットワーク ,  照明 ,  輝度 ,  教師なし学習 ,  *画像強調
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： GaN ,  照度 ,  画像強調 ,  アルゴリズム ,  研究