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J-GLOBAL ID:202202290495203248   整理番号:22A0498333

手術テレプレゼンスにおける照明を意識した勾配混合を用いた混合現実:強化多層可視化【JST・京大機械翻訳】

Mixed reality using illumination-aware gradient mixing in surgical telepresence: enhanced multi-layer visualization
著者 (10件):
資料名:
巻: 81  号:ページ: 1153-1178  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1102A  ISSN: 1380-7501  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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拡張知覚を用いた外科的テレプレゼンスが適用されてきたが,混合現実はまだ研究され,理論的である。本研究の目的は,入力源とターゲットビデオにおける照明の強度が変わるとき,グローバルに一貫したビデオを生成することによって,最終併合ビデオにおける可視化を改善する解決策を提案することである。提案システムは,照明意識勾配混合による強化多層可視化を,照明アウェアビデオ構成アルゴリズムを使用して使用する。粒子スウォーム最適化アルゴリズムを用いて,前景と背景領域から最良のサンプル対を見つけ,画像画素相関を,アルファマットを推定するために使用した。粒子スウォーム最適化アルゴリズムは,未知領域における未知画素のオリジナル色と深さを得るのに役立つ。結果は,腸,顎および乳房に対する10の各々のサンプルにおいて,未知の領域に対する最良のサンプル対を選択するための平均二乗誤差の減少に起因する改善された精度を示した。この削減量は,芸術システムの状態から16.48%である。その結果,可視度精度を89.4から97.7%に改善し,光の違いにおいても手の視覚を明確化した。照明効果とアルファ画素相関は,可視化精度を改善し,大域的に一貫した組成結果を生成し,2つのビデオを高と逆照明効果で組み合わせるとき,時間的コヒーレンスを維持する。さらに,本論文では,元の色と深さを得るための未知領域に対する最良のサンプリングペアを選択するための解決策を提供した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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