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【24h】

Variational Retinex Modelと活性化マップを用いた 夜間低照度画像の鮮明化

机译:使用变分Retinex模型和激活图锐化夜间微光图像

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摘要

屋外を対象とするコンピュータビジョンアプリケーションにおいて照度改善の重要性は高い.この問題を解決する研究は多く報告されているが様々な問題点を含hでいる.そこで本研究では,variational retinex modelとbright channel priorを組み合わせた手法を用いることで,コントラストの過強調とノィズの抑制を行った.また, 2次最適化問題を解く手法としてFFTを用いることで,計算コストの削減も行った.さらに,この手法で生じるェッジ付近のぼけアーチファタトを抑制するために,夜間画像に適用できる形に変更した活性化マップを用いた.最終的に実験により,提案法の有効性を確認した.また,物体検出の実験により,検出精度の向上も確認した.
机译:改善照度对于户外计算机视觉应用非常重要,已经报道了许多解决该问题的研究,但其中包括各种问题,因此,在本研究中,通过使用结合通道先验,对比度超过进行了加重和噪声抑制,此外,通过使用FFT作为解决二阶优化问题的方法,还降低了计算成本;为了抑制这种方法导致的楔形附近的模糊Archfatat,我们使用了最后,我们通过实验证实了该方法的有效性,并通过对象检测证明了该方法的检测精度,从而提高了检测精度。

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