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J-GLOBAL ID：202202290796879904   整理番号：22A0980032

光畳込みニューラルネットワークと2Dヒストグラム等化を用いた水中画像強調【JST・京大機械翻訳】

Underwater Image Enhancement using a Light Convolutional Neural Network and 2D Histogram Equalization

著者 (2件)： Khandouzi Ali (Babol Noshirvani University of Technology,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Babol,Iran) ,  Ezoji Mehdi (Babol Noshirvani University of Technology,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Babol,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： MVIP  ページ： 1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 水中画像は,光が屈折し,散乱し,吸収され,水を通過するので,通常,低いコントラスト,ぼけ,および極端な色歪を持つ。これらの特徴は,画像ベース処理および解析における課題を導くことができる。本論文では,これらの問題を解くための深い畳み込みネットワークに基づく2段階法を提案し,水中画像を強化した。最初に,光グローバル局所構造を通して,初期画像増強を実行して,画像のカラー歪みと劣化を部分的にカバーした。次に,二次元ヒストグラム等化をネットワークに対する適切な補完として用いた。二次元ヒストグラム等化は明確な結果を生み出し,過度のコントラストを防ぐことができる。結果は,提案方法が定性的および定量的基準に関して,この分野で他の方法より良好に機能することを示した。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： コントラスト ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  *二次元 ,  *画像強調
準シソーラス用語： 局所構造 ,  *ヒストグラム等化 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  2D ,  ヒストグラム等化 ,  水中画像