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J-GLOBAL ID：202202294546799264   整理番号：22A0455266

対称スキップ接続を有するディープエンコーダ-デコーダネットワークを用いた水中画像復元【JST・京大機械翻訳】

Underwater image restoration using deep encoder-decoder network with symmetric skip connections

著者 (2件)： Gangisetty Shankar (KLE Technological University, Hubballi, India) ,  Rai Raghu Raj (KLE Technological University, Hubballi, India)
資料名： Signal, Image and Video Processing  (Signal, Image and Video Processing)
巻： 16  号： 1  ページ： 247-255  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4946A  ISSN： 1863-1711  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)

抄録/ポイント： 水中画像は,煙霧,懸濁粒子,光散乱および水型のような様々な自然発生属性に対して劣化する。劣化の主原因は,空気中で起こる均一減衰と異なり,波長とともに変化する水中光減衰である。本論文では,水中画像を復元し,それらの視覚認識を改善するためにエンドツーエンド深層畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。符号器は,分解画像を低次元特徴マップに符号化するために学習するが,復号器は画像を劣化フリー形式に復元する。これは特徴マップの伝搬のための符号器デコーダブロック間の対称スキップ接続の利用により達成され,回復画像の鮮鋭度を改善し,畳み込みに起因する詳細の損失を防ぐ。標準データセット上で定性的および定量的に著者らのネットワークの性能を徹底的に評価し,著者らのネットワークの有効性を水中画像復元および増強技術の既存の方法で実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *対称性 ,  畳込み ,  光散乱 ,  *ネットワーク ,  復号器 ,  波長 ,  鮮鋭度 ,  符号器 ,  視認 ,  エンドツーエンド方式 ,  光減衰 ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ ,  懸濁粒子
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水中画像復元と強化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  スキップ接続 ,  エンコーダデコーダ ,  UIEBデータセット

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)： 対称 ,  デコーダ ,  水中画像 ,  復元