文献

J-GLOBAL ID：202202252448494411   整理番号：22A1019955

改良重み関数に基づく多重露光画像融合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-Exposure Image Fusion Algorithm Based on Improved Weight Function

著者 (4件)： Xu Ke (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Wang Qin (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Xiao Huangqing (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Liu Kelin (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China)
資料名： Frontiers in Neurorobotics (Web)  (Frontiers in Neurorobotics (Web))
巻： 16  ページ： 846580  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7086A  ISSN： 1662-5218  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： 高ダイナミックレンジ(HDR)画像は広範囲の応用を持つが,そのアクセスは限られている。マルチ露光画像融合技術は,それらがHDR画像に似た画像を得ることができるので,広く関心がある。画像再構成プロセスにおけるマルチ露光画像融合(MEF)の詳細損失を解明するために,露光適度評価と相対輝度を関節重み関数として用いた。既存のラプラシアンピラミッド融合アルゴリズムに基づいて,改良重み関数は,より正確な画像の詳細を捕えることができ,それにより,融合画像をより詳細に作成することができた。マルチ露光画像シーケンスの20セットにおいて,6つのマルチ露光画像融合方法を主観的および客観的側面において比較した。実験結果の定性的および定量的性能解析は,提案したマルチスケール分解画像融合法が高品質HDR画像を生成できることを確認した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  輝度 ,  *露光 ,  *画像処理 ,  *画像 ,  *多重露光 ,  ダイナミックレンジ ,  *重み関数 ,  性能分析 ,  画像再構成
準シソーラス用語： *画像融合 ,  画像列 ,  マルチスケール ,  高品質 ,  高ダイナミックレンジ画像 ,  ラプラシアンピラミッド ,  高ダイナミックレンジ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高ダイナミックレンジ画像 ,  マルチスケール分解 ,  多重露光画像 ,  画像融合 ,  ラプラシアンピラミッド(LP)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (25件)：

• Fei K., Zhe W., Chen W., Wu X., Li Z. (2017). Intelligent detail enhancement for exposure fusion. IEEE Trans. Multimedia 20, 484-495. doi: 10.1109/TMM.2017.2743988
• Hayat N., Imran M. (2019). Ghost-free multi exposure image fusion technique using dense sift descriptor and guided filter. J. Vis. Commun. Image Represent. 62, 295-308. doi: 10.1016/J.JVCIR.2019.06.002
• Jin X., Huang S., Jiang Q., Lee S. J., Yao S. (2021a). Semi-supervised remote sensing image fusion using multi-scale conditional generative adversarial network with siamese structure. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Rem. Sens. doi: 10.1109/JSTARS.2021.3090958
• Jin X., Zhou D., Jiang Q., Chu X., Zhou W. (2021b). How to analyze the neurodynamic characteristics of pulse-coupled neural networks? a theoretical analysis and case study of intersecting cortical model. IEEE Trans. Cybern. doi: 10.1109/TCYB.2020.3043233
• Lee S.-H., Park J. S., Cho N. I. (2018). A multi-exposure image fusion based on the adaptive weights reflecting the relative pixel intensity and global gradient, in 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Athens), 1737-1741. doi: 10.1109/TCYB.2020.3043233

タイトルに関連する用語 (4件)： 重み関数 ,  多重露光 ,  画像融合 ,  アルゴリズム