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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Three-Dimensional (3D) Visualization under Extremely Low Light Conditions Using Kalman Filter

http://hdl.handle.net/10228/0002000108
http://hdl.handle.net/10228/0002000108
3ca34849-938d-45c0-bbe6-5127f0d5d94f
名前 / ファイル ライセンス アクション
sensors-23-07571-with-cover.pdf sensors-23-07571-with-cover.pdf (985 KB)
Item type 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-09-21
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Three-Dimensional (3D) Visualization under Extremely Low Light Conditions Using Kalman Filter
言語 en
言語
言語 eng
著者 Kim, Hyun-Woo

× Kim, Hyun-Woo

en Kim, Hyun-Woo

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Cho, Myungjin

× Cho, Myungjin

en Cho, Myungjin

Search repository
李, 旻哲

× 李, 旻哲

WEKO 27557
e-Rad 60363397
Scopus著者ID 56132412500
ORCiD 0000-0001-8469-0288
九工大研究者情報 215

en Lee, Min-Chul

ja 李, 旻哲

ja-Kana イ, ミンチョル


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In recent years, research on three-dimensional (3D) reconstruction under low illumination environment has been reported. Photon-counting integral imaging is one of the techniques for visualizing 3D images under low light conditions. However, conventional photon-counting integral imaging has the problem that results are random because Poisson random numbers are temporally and spatially independent. Therefore, in this paper, we apply a technique called Kalman filter to photon-counting integral imaging, which corrects data groups with errors, to improve the visual quality of results. The purpose of this paper is to reduce randomness and improve the accuracy of visualization for results by incorporating the Kalman filter into 3D reconstruction images under extremely low light conditions. Since the proposed method has better structure similarity (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR) and cross-correlation values than the conventional method, it can be said that the visualization of low illuminated images can be accurate. In addition, the proposed method is expected to accelerate the development of autonomous driving technology and security camera technology.
言語 en
書誌情報 en : Sensors

巻 23, 号 17, p. 7571, 発行日 2023-08-31
出版社
出版者 MDPI
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.3390/s23177571
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1424-8220
著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 Copyright (c) 2023 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license.
キーワード
主題Scheme Other
主題 digital image processing
キーワード
主題Scheme Other
主題 integral imaging
キーワード
主題Scheme Other
主題 Kalman filter
キーワード
主題Scheme Other
主題 photon-counting integral imaging
キーワード
主題Scheme Other
主題 volumetric computational reconstruction
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/215_ja.html
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Ver.1 2023-09-21 05:09:07.154101
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