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J-GLOBAL ID：202202218844346832   整理番号：22A0789126

高速非線形画像アンブレンド【JST・京大機械翻訳】

Fast Nonlinear Image Unblending

著者 (5件)： Horita Daichi (The University of Tokyo) ,  Aizawa Kiyoharu (The University of Tokyo) ,  Suzuki Ryohei (Preferred Networks, Inc.) ,  Yonetsuji Taizan (Preferred Networks, Inc.) ,  Zhu Huachun (Preferred Networks, Inc.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 3193-3201  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 「オーバーレイ」や「マルチプライ」のような混合モードによって示される先進ブレンドである非線形色混合は,魅力的な視覚効果を生成するためにディジタルクリエータによって広く採用されている。しかし,写真のような既存のビットマップ画像上のそのような柔軟な編集様式を楽しめるために,クリレータは,画像を半透明層のセットに分解する高速非線形混合アルゴリズムを必要とする。この問題に取り組むために,特定のカラーパレットと混合モードに基づいて,編集目的のために別々に修正できる線形と非線形のアルファ層への入力画像の非線形分解のためのニューラルネットワークベースの方法を提案した。実験は,著者らの提案方法が非線形画像非混合の最先端の方法より370倍速い推論速度を達成して,それは計算集約的反復最適化を使用することを示した。さらに,著者らの再構成品質は,線形混合モデルを含む他の方法より高いか,同等である。さらに,この方法を非線形混合モードによる画像編集に適用する例を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  視覚効果 ,  再構成 ,  線形性 ,  ディジタル方式 ,  混色 ,  *混合モード
準シソーラス用語： 半透明 ,  画像編集 ,  カラーパレット ,  クリエータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 非線形