| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-12B |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解B |
| 講演日 |
| 2019/03/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 204教室 |
| 講演番号 |
| D-12-45 |
| タイトル |
| 近接光源下で撮影された画像からの散乱除去と深度推定 |
| 著者名 |
| ◎喜島大揮, 藤村友貴, 薗頭元春, 飯山将晃, |
| キーワード |
| 画像復元, 形状復元, 散乱モデル |
| 抄録 |
| 霧や煙などの光の散乱を引き起こす微粒子が拡散した環境(散乱媒体)下では，カメラで観測した画像に散乱によりコントラストが失われるなどの劣化が生じてしまう.その結果、画像中の物体を認識しづらくなる等の問題が生じる.本研究では，近接光源下で撮影された画像を入力として，そこから散乱を除去し，同時に画像中の場面の深度も推定する，学習ベースの手法を提案する. |
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