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J-GLOBAL ID：202102290359657919   整理番号：21A0633119

局所エッジ選択に基づくブラインド画像ぼけ除去【JST・京大機械翻訳】

Blind Image Deblurring Based on Local Edges Selection

著者 (4件)： Han Yue (School of Technology, Beijing Forestry University, No.35 Tsinghua East Road, Haidian District, Beijing 100083, China) ,  Han Yue (Key Laboratory of State Forestry Administration on Forestry Equipment and Automation, No.35 Tsinghua East Road, Haidian District, Beijing 100083, China) ,  Kan Jiangming (School of Technology, Beijing Forestry University, No.35 Tsinghua East Road, Haidian District, Beijing 100083, China) ,  Kan Jiangming (Key Laboratory of State Forestry Administration on Forestry Equipment and Automation, No.35 Tsinghua East Road, Haidian District, Beijing 100083, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 9  号： 16  ページ： 3274  発行年： 2019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： 画像のエッジは,画像が不鮮明になると,あまりまばらである。効果的な画像エッジを選択することは,画像ぼけにおける不可欠なステップであり,画像ぼけモデルをより正確に構築するのを助けることができる。大域的エッジ選択法は,高密度画像構造を捕捉するのに失敗する傾向があるが,エッジは雑音とぼけによって影響を受けるのが容易である。本論文では,局所エッジ選択に基づく画像ぼけ法を提案した。局所エッジを,明るいチャネルと暗チャネルの間の差によって選択した。次に,局所エッジ正則化項を含む新しい画像ぼけモデルを確立した。明確な画像とぼけカーネルの取得は交互反復に基づいており,そこでは,明確な画像を乗算器(ADMM)の交互方向法によって得る。実験では,グレー値画像,合成カラー画像および自然カラー画像について試験を行った。他の最先端のブラインド画像ぼけ法と比較して,可視化結果と性能は,著者らの方法の有効性を確かめた。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： 雑音 ,  乗算器 ,  可視化 ,  *画像ぼけ ,  正則化 ,  有効性 ,  チャネル ,  カラー画像
準シソーラス用語： 高密度 ,  画像構造 ,  *ぼけ修正 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ブラインド画像ぼけ除去 ,  明るいチャネル ,  暗いチャネル ,  局所エッジ選択

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (41件)：

• Whyte, O.; Sivic, J.; Zisserman, A. Deblurring shaken and partially saturated images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, Barcelona, Spain, 6-13 November 2011; pp. 185-201.
• Krishnan, D.; Fergus, R. Fast image deconvolution using hyper-laplacian priors. In Advances in Neural Information Processing Systems 22, Proceedings of the 2009 Conference, Vancouver, BC, Canada, 7-10 December 2009; Curran Associates, Inc.: New York, NY, USA; pp. 1033-1041.
• Cho, S.; Wang, J.; Lee, S. Handling outliers in non-blind image deconvolution. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision, Barcelona, Spain, 6-13 November 2011; pp. 495-502.
• Sun, L.; Cho, S.; Wang, J.; Hays, J. Edge-based blur kernel estimation using patch priors. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computational Photography, Cambridge, MA, USA, 19-21 April 2013; pp. 1-8.
• Levin, A.; Weiss, Y.; Durand, F.; Freeman, W.T. Understanding and evaluating blind deconvolution algorithms. In Proceedings of the 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CNPR 2009), Miami, FL, USA, 20-25 June 2009; Volume 8, pp. 1964-1971.

タイトルに関連する用語 (3件)： エッジ ,  ブラインド ,  画像ぼけ