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アイテム
マルチスペクトラルイメージングとカラー画像再現
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/3120
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/31202f94c84e-a455-4bae-bcc4-879dd3c65a96
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KAKEN_20500173seika.pdf (43.3 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-07-08 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | マルチスペクトラルイメージングとカラー画像再現 | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Multispectral Imaging and Color Reproduction | |||||
| 著者 |
嶋野, 法之
× 嶋野, 法之× 広永, 美喜也 |
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| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| 著者(英) | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 値 | SHIMANO, NORIYUKI | |||||
| 著者(英) | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 値 | HIRONAGA, MIKIYA | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 近畿大学理工学部; 教授 | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 近畿大学理工学部; 助教 | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 連携研究者 | |||||
| 著者 外部リンク | ||||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/ja/r/10257975 | |||||
| 著者 外部リンク | ||||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/ja/r/20257976 | |||||
| 版 | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 出版者 名前 | ||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||
| 書誌情報 |
科学研究費補助金研究成果報告書 (2010. ) p. 1-4, 発行日 2010-01-01 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）： 画像データから分光反射率を復元することは多様な照明の下でカラー画像を再現するために重要である。この復元にウィーナ推定が一般的に用いられているが、本推定性能は分光反射率の自己相関行列と画像入力系に存在するノイズに依存する。本研究の目的はすでに提案した方法で推定されたノイズ分散と同提案により復元された分光反射率の特徴を自己相関行列に採用したウィーナ推定方法が復元性能を大幅に改善するのに有用であることを示すことである。 研究成果の概要（英文）：Recovery of spectral reflectances of objects being imaged through the use of image data is important to reproduce color images under various illuminations. Although the Wiener estimation is usually used for the recovery, but the recovery performance of this estimation depends on the autocorrelation matrix of the spectral reflectances and the noise present in an image acquisition system. The goal of the present study is to show that the Wiener estimation that uses the noise variance estimated by the previous proposal and the autocorrelation matrix that uses the features of the spectral reflectances recovered by the previous method is very effective to greatly improve the performance. | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究（C）; 研究期間：2008～2010; 課題番号：20500173; 研究分野：総合領域; 科研費の分科・細目：情報学・知覚情報処理・知能ロボティクス | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
