文献

J-GLOBAL ID：201702281510255057   整理番号：17A0391787

局所的および非局所的正則化に基づく画像圧縮センシング【JST・京大機械翻訳】

Image Compressed Sensing Based on Local and Nonlocal Regularizations

著者 (4件)： Zhu Jun (College of Computer Engineering, Jinling Institute of Technology) ,  Chen Changwei (Information Engineering Institute, Nanjing Xiaozhuang University) ,  Su Shoubao (College of Computer Engineering, Jinling Institute of Technology) ,  Chang Zinan (College of Computer Engineering, Jinling Institute of Technology)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 31  号： 6  ページ： 1148-1155  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,類似性ブロックの構造的スパース性を利用することによって,再構成可能性に基づく非局所的ランク制約(NLR)アルゴリズムによって,最も良い再構成結果を得た。しかし,それは画像の非局所的情報だけを利用して,画像の間の局所的情報を無視して,画像の端部を効果的に再構築することができず,同時に,LOGDET関数は実際の解の間に無視できない。そこで,局所的および非局所的正則化に基づく圧縮センシング画像再構成法を提案し,画像の非局所的局所性と画像画素の局所的スパース性を同時に考慮した。SCHATTEN-Pノルムを用いて,ランクを代替し,そして,交互方向における非凸最適化問題を選択した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,従来のスパース性事前再構成アルゴリズムとNLRアルゴリズムと比較して,より高い画像再構成品質を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノルム ,  画像再構成 ,  制約条件 ,  局所性 ,  類似性 ,  アルゴリズム ,  *正則化 ,  画素 ,  再構成 ,  *画像
準シソーラス用語： 再構成アルゴリズム ,  非凸最適化問題 ,  再構成可能性 ,  スパース性 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： compressive sensing (CS) ,  total variation ,  low-rank ,  alternating direction method of multipliers

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 正則化 ,  圧縮センシング