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J-GLOBAL ID：202102280255573814   整理番号：21A0613599

(CMTnet)カスケードマルチスケール畳込みニューラルネットワークと効率的な光推定アルゴリズムに基づく画像ぼけ除去【JST・京大機械翻訳】

Image Dehazing Based on (CMTnet) Cascaded Multi-scale Convolutional Neural Networks and Efficient Light Estimation Algorithm

著者 (2件)： Haouassi Samia ,  Wu Di
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 3  ページ： 1190  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像デザイジングは,物体認識,監視システム,セキュリティシステムのような多数のコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な役割を果たし,そこでは,導入段階として考えることができる。最近,多くの提案学習ベース研究は,この重要なタスクを扱う。しかし,それらの殆どは大気光推定を無視し,正確な伝送マップを生成できない。そのような問題に取り組むために,本論文では,2段階デヘッジングシステムを提案した。第一段階は,hazy画像ぼけと四分木分解を使用する正確な大気光アルゴリズムラベルA-Estを提示する。Te第二ステージは,2つのサブネットワークから成るCMT n e tと呼ばれるカスケード型マルチスケールCNNモデルであり,1つは粗い伝送マップ(CMCNN t r)の計算,もう1つはその精密化(CMCNN t)である。各サブネットワークは3層Dユニット(Dは高密度)から成る。最新のデザイジング法との実験と比較は,提案システムが高品質デザイジング結果を達成し,SSIMとMSE値による最先端の比較手法よりも効率的に,正確にALとtを推定でき,ここで提案したシステムは,(91%平均SSIMと0.068平均MSE)両方の最良のスコアを達成することを明らかにした。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  テルル ,  物体認識 ,  監視装置 ,  大気光 ,  応用プログラム ,  精密化 ,  *画像ぼけ ,  コンピュータビジョン ,  四分木 ,  セキュリティシステム
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  高品質 ,  *推定アルゴリズム ,  サブネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： イメージ・デヘイズ ,  大気光 ,  透過マップ ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  マルチスケール畳込みニューラルネットワーク(MCNN)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (48件)：

• Zeng, L.; Yan, B.; Wang, W. Contrast Enhancement Method Based on Gray and Its Distance Double-Weighting Histogram Equalization for 3D CT Images of PCBs. Math. Probl. Eng. 2016, 2016, 1529782.
• Chin, Y.W.; Shilong, L.; San, C.L. Image contrast enhancement using histogram equalization with maximum intensity coverage. J. Mod. Opt. 2016, 63.
• Zhou, L.; Bi, D.Y.; He, L.Y. Variational Histogram Equalization for Single Color Image Defogging. Math. Probl. Eng. 2016.
• Dong, H.; Li, D.; Wang, X. Automatic Restoration Method Based on a Single Foggy Image. J. Image Graph. 2012.
• Zhou, J.; Zhou, F. Single image dehazing motivated by Retinex theory. In Proceedings of the 2nd International Symposium on Instrumentation and Measurement, Sensor Network and Automation (IMSNA), Toronto, ON, Canada, 23-24 December 2013; pp. 243-247.

タイトルに関連する用語 (5件)： カスケード ,  マルチスケール ,  畳込みニューラルネットワーク ,  推定アルゴリズム ,  ぼけ除去