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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2021
  4. 2021-CVIM-225

学習ベースの重み付き最小二乗法による散乱成分推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209842
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209842
10a61868-fc2e-4f35-ad44-29a98655d7c9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM21225044.pdf IPSJ-CVIM21225044.pdf (4.4 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-02-25
タイトル
タイトル 学習ベースの重み付き最小二乗法による散乱成分推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション6-1
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者名 住江, 祐哉

× 住江, 祐哉

住江, 祐哉

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藤村, 友貴

× 藤村, 友貴

藤村, 友貴

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薗頭, 元春

× 薗頭, 元春

薗頭, 元春

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飯山, 将晃

× 飯山, 将晃

飯山, 将晃

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 霧や煙が存在する大気中などの散乱媒体下で撮影され,散乱によりコントラストが失われるなどの劣化が生じた画像を復元する学習ベースの手法を提案する.提案手法では劣化画像から直接復元画像を生成するのではなく,CNN と重み付き最小二乗法により散乱成分を推定したのち復元画像を生成する.散乱成分を二次関数に近似し,まず劣化画像の各画素に対して直接反射成分をゼロとみなせるかの尤度を出力しそれを重みとした最小二乗法により散乱成分を推定する.次に,劣化画像と散乱成分との差として得られる直接反射成分から,減衰による影響を取り除き復元画像を出力する.以上の処理を End-to-end な CNN で実現する.実験により,近接光源下で撮影された劣化画像に対する散乱除去でこの手法の有効性を評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2021-CVIM-225, 号 44, p. 1-7, 発行日 2021-02-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 18:22:22.729478
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