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J-GLOBAL ID：202202256900648046   整理番号：22A0996037

復元構造と強化テクスチャ融合に基づく水中画像鮮明化【JST・京大機械翻訳】

Underwater image sharpening based on fusion of restored structure and enhanced texture

著者 (3件)： Lin Sen (沈陽理工大学自動化与電气工程学院,沈陽110159;中国科学院沈陽自動化研究所机器人学国家重点実験室,沈陽110016;中国科学院机器人与智能制造創新研究院,沈陽110016) ,  Chi Kaichen (遼寧工程技術大学電子与信息工程学院,遼寧葫芦島125105) ,  Tang Yandong (中国科学院沈陽自動化研究所机器人学国家重点実験室,沈陽110016;中国科学院机器人与智能制造創新研究院,沈陽110016)
資料名： Kongzhi yu Juece  (Kongzhi yu Juece)
巻： 37  号： 3  ページ： 635-644  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2107A  ISSN： 1001-0920  CODEN： KYJUEF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 水中における光の吸収と散乱作用に対して、水中撮影画像に霧化現象、色彩歪みなどの問題を引き起こすため、復元構造と強化テクスチャ融合に基づく水中画像鮮明化アルゴリズムを提案した。最初に,画像は,相対総変動モデルによって,構造層とテクスチャ層に分割した。次に,背景光の輝度と平坦特性,および色情報に基づいて,背景光値を計算し,次に,赤色暗いチャネルを用いて透過率を事前最適化し,そして,逆解法イメージングモデルを通して,復元構造を得た。次に,勾配平滑化法をテクスチャ層に適用して,ノイズを抑制して,テクスチャ詳細を効果的に強化する。最後に,復元構造層と強化テクスチャ層を融合して,明確な水中画像を得た。実験結果は,提案したアルゴリズムが復元と強化技術を結合させ,鮮明な処理画像が霧化現象をよく除去し,色が鮮明で,詳細が豊富であることを示した。各比較アルゴリズムに対して、水中カラー画質評価指標は16.09%向上し、水中ロボットなどの工事実践に実行可能な参考を提供した。Data from Wanfang. Translated 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 ,  雑音 ,  散乱 ,  バックグラウンド ,  構造 ,  輝度 ,  *画像 ,  平滑化 ,  透過率 ,  色相
準シソーラス用語： 逆解析 ,  画質評価 ,  色情報 ,  水中ロボット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 復元 ,  強化 ,  テクスチャ ,  融合 ,  水中 ,  画像鮮明