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J-GLOBAL ID：202202265103001279   整理番号：22A1163166

動的微分進化を用いたHazyリモートセンシング画像のための融合に基づく可視度復元モデルの進化【JST・京大機械翻訳】

Evolving Fusion-Based Visibility Restoration Model for Hazy Remote Sensing Images Using Dynamic Differential Evolution

著者 (5件)： Singh Dilbag (School of Electrical Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju, South Korea) ,  Kaur Manjit (School of Electrical Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju, South Korea) ,  Jabarulla Mohamed Yaseen (School of Electrical Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju, South Korea) ,  Kumar Vijay (Computer Science and Engineering Department, National Institute of Technology, Hamirpur, Himachal Pradesh, India) ,  Lee Heung-No (School of Electrical Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.1002214.1-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 大気粒子の散乱によって,貧弱な環境条件で撮影されたリモートセンシング画像は劣化し,多くのイメージングシステムの性能に影響する。したがって,歪画像から煙霧を除去するには効率的な可視度回復モデルが必要である。しかし,可視度回復モデルの設計は,深さ情報や減衰モデルのような物理的情報が通常未知であるので,不良設定問題である。暗チャネル事前および勾配チャネルのような既存のモデルを用いて計算した物理的パラメータは,特に大きなヘイズ勾配を持つ画像に対して正確ではない。したがって,本論文では,リモートセンシング画像のために,発展する可視度回復モデルを提案した。最初に,融合ベースの伝送マップを前景と空域から計算する。ハイブリッド制約ベース変分モデルを設計することにより,伝送マップをさらに改善した。最後に,動的微分進化を利用して,提案モデルの制御パラメータを最適化した。提案モデルを,50の合成ベンチマークと50の実生活リモートセンシング画像で検証した。比較解析のために,10のよく知られた回復モデルも考慮した。比較分析は,提案モデルが既存の回復モデルより優れていることを証明した。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： 最適化 ,  地図 ,  勾配 ,  *画像 ,  *モデル ,  *可視度 ,  チャネル ,  ベンチマーク ,  制約条件 ,  浮遊粒子状物質
準シソーラス用語： ヘイズ ,  環境条件 ,  前景 ,  *リモートセンシング画像 ,  イメージングシステム , 【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 (7件)： 微分進化 ,  リモートセンシング画像 ,  融合 ,  可視度 ,  復元 ,  モデル ,  進化