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J-GLOBAL ID：202202233758559893   整理番号：22A0963894

Retinex分解畳込みニューラルネットワークを用いた低光強調【JST・京大機械翻訳】

Low-light Enhancement Using Retinex-Decomposition Convolutional Neural Networks

著者 (5件)： Sung Junghoon (Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia and Film Chung-Ang University,Seoul,Korea) ,  Lim Heunseung (Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia and Film Chung-Ang University,Seoul,Korea) ,  Shin Joongchol (Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia and Film Chung-Ang University,Seoul,Korea) ,  Ahn Sangjae (Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia and Film Chung-Ang University,Seoul,Korea) ,  Paik Joonki (Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia and Film Chung-Ang University,Seoul,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCE  ページ： 1-3  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： 本論文は,レティネックス理論に基づく低光画像を強化するために,新しいリチンックス分解畳込みネットワーク(DC-Net)を提案した。提案方法はDc-Netを用いて反射率と照明成分を推定する。Bright-NetとSmooth-Netは,精密化した照明のために使用して,ノイズ除去-Netはノイズ除去反射率を返した。最後に,雑音除去反射率マップと輝度改善照明を掛けることによって,得られた画像を推定することができた。実験結果は,提案した方式が飽和なしで高品質画像を提供できることを示した。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： *畳込み ,  反射率 ,  *ネットワーク ,  照明 ,  輝度 ,  精密化 ,  雑音低減 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 高品質 ,  レティネックス ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： retinex ,  分解 ,  畳込みニューラルネットワーク