文献

J-GLOBAL ID：202202280308637027   整理番号：22A1019953

低光画像強調のための注意誘導マルチスケール特徴融合ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Attention-Guided Multi-Scale Feature Fusion Network for Low-Light Image Enhancement

著者 (6件)： Cui HengShuai (College of Electronic and Communications Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Li Jinjiang (College of Electronic and Communications Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Li Jinjiang (Institute of Network Technology, Institute of Computing Technology (ICT), Yantai, China) ,  Hua Zhen (College of Electronic and Communications Engineering, Shandong Technology and Business University, Yantai, China) ,  Hua Zhen (Institute of Network Technology, Institute of Computing Technology (ICT), Yantai, China) ,  Fan Linwei (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China)
資料名： Frontiers in Neurorobotics (Web)  (Frontiers in Neurorobotics (Web))
巻： 16  ページ： 837208  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： 低光画像強調はコンピュータビジョンの分野で重要な研究ブランチである。低光画像は,貧弱な可視度,高いノイズ,低いコントラストを特徴とする。低光環境および夜間条件で発生する低光画像を改善するために,低光画像のコントラストおよび輝度を増強するための低光画像強調のための注意誘導マルチスケール特徴融合ネットワーク(MSFFNet)を提案した。最初に,多重サブネットワークの積層から生じる高コスト計算を避けるために,著者らのネットワークは,マルチスケール入力と出力画像のために単一符号器と復号器を使用する。マルチスケール入力画像は,単一入力画像によって引き起こされた特徴マップ情報の画素情報と損失の欠如のために作成できる。マルチスケール出力画像は,画像再構成プロセスにおける誤差損失を効果的に監視することができた。第2に,畳込みブロック注意モジュール(CBAM)を符号器部分に導入して,特徴抽出中に発生する雑音と色差を効果的に抑制し,さらに,色特徴を精密化するネットワークを誘導した。特徴較正モジュール(FCM)を,チャネル間のマッピング表現を強化するために,復号器部分に導入した。注意融合モジュール(AFM)も追加して,文脈情報を捕捉し,それは画像詳細情報を回復するためにより役に立つ。最後に,カスケード融合モジュール(CFM)を導入して,異なる知覚場の下で特徴マップ情報を効果的に結合した。十分な定性的および定量的実験を,様々な公的に利用可能なデータセットに関して実施し,提案したMSFFNetは,視覚効果および計量スコアに関して,他の低光増強法より優れていた。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： コントラスト ,  雑音 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  輝度 ,  復号器 ,  特徴抽出 ,  色差 ,  *画像 ,  符号器 ,  計量 ,  コンピュータビジョン ,  可視度 ,  *画像強調 ,  *指数 ,  *規模
準シソーラス用語： *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 低光画像強調 ,  マルチスケール ,  注意機構 ,  特徴キャリブレーション ,  カスケード融合 ,  粗から精

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (62件)：

• Abdullah-Al-Wadud M., Kabir M. H., Dewan M. A. A., Chae O. (2007). A dynamic histogram equalization for image contrast enhancement. IEEE Trans. Consum. Electron. 53, 593-600. doi: 10.1109/TCE.2007.381734
• Al-Ameen Z. (2019). Nighttime image enhancement using a new illumination boost algorithm. Image Process. IET 13, 1314-1320. doi: 10.1049/iet-ipr.2018.6585
• Ardizzone E., Pirrone R., Gambino O. (2006). "Exponential entropy driven hum on knee mr images," in 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference (Shanghai: IEEE), 1769-1772. doi: 10.1049/iet-ipr.2018.6585
• Ardizzone E., Pirrone R., Gambino O. (2008). Bias artifact suppression on mr volumes. Comput. Methods Progr. Biomed. 92, 35-53. doi: 10.1016/j.cmpb.2008.06.005
• Bradley R. A., Terry M. E. (1952). Rank analysis of incomplete block designs: I. the method of paired comparisons. Biometrika 39, 324-345. doi: 10.1093/biomet/39.3-4.324

タイトルに関連する用語 (5件)： 像強調 ,  注意 ,  誘導 ,  マルチスケール ,  特徴融合