Real-MFF:グランドトルースを持つ大規模現実的マルチフォーカス画像データセット【JST・京大機械翻訳】

Zhang Juncheng; Liao Qingmin; Liu Shaojun; Ma Haoyu; Yang Wenming; Xue Jing-Hao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202735714607 整理番号：22P0128025

Real-MFF:グランドトルースを持つ大規模現実的マルチフォーカス画像データセット【JST・京大機械翻訳】

Real-MFF: A Large Realistic Multi-focus Image Dataset with Ground Truth

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発行年： 2020年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

マルチフォーカス画像融合は,2つ以上の部分集束ソース画像から全インフォーカス画像を生成する技術であり,多くのコンピュータビジョンタスクに利益を得ることができる。しかし,現在,マルチフォーカス画像融合におけるアルゴリズムの説得力のある評価と比較を行うための大規模で現実的なデータセットはない。さらに,適切なデータセットなしでマルチフォーカス画像融合のために深いニューラルネットワークを訓練することは難しい。本レターでは,対応するグランドトルース画像を有する710対のソース画像を含む,Real-MFFと呼ばれる大規模で現実的なマルチフォーカスデータセットを導入した。データセットは光場画像によって作り出され,ソース画像とグラウンドトルース画像は現実的である。既存のマルチフォーカス画像融合アルゴリズムのための十分に確立されたベンチマークと深い学習ベースの方法の将来の開発のための適切な訓練データセットの両方として役立つために,データセットは,建物,植物,人間,ショッピングモール,正方形などを含むさまざまな場面を含んでいる。また,説明の目的で,このデータセットに関する10の典型的マルチフォーカスアルゴリズムを評価した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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