| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-02-25 |
| タイトル |
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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 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション6-1 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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京都大学 |
| 著者所属 |
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京都大学 |
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京都大学 |
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京都大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyoto University |
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en |
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Kyoto University |
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en |
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Kyoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyoto University |
| 著者名 |
住江, 祐哉
藤村, 友貴
薗頭, 元春
飯山, 将晃
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |