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J-GLOBAL ID：201702232199163255   整理番号：17A0061990

統計に基づく画像圧縮センシング低複雑度還元法【JST・京大機械翻訳】

Low Complexity Recovery Algorithms of Image Compressed Sensing Based on Statistics

著者 (4件)： Yang Jingran (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology) ,  Wu Shaohua (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology) ,  Wang Haixu (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology) ,  Li Jiahui (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology)
資料名： Yingyong Kexue Xuebao  (Yingyong Kexue Xuebao)
巻： 34  号： 4  ページ： 417-429  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2471A  ISSN： 0255-8297  CODEN： YKXUD4  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,統計的情報に基づく低複雑性高性能圧縮センシング法を提案した。ウェーブレットの下での自然画像のエネルギー分布特性を分析することによって,指数減衰モデルを確立して,それを統計的事前応用として還元アルゴリズムに適用した。還元アルゴリズムは列(行)方向の還元、行(列)方向の還元の二段階に分け、同時に画像のウェーブレットエネルギーの統計の先験の重み行列を導入し、そして還元の結果はこの重み行列のエネルギーステップの特徴に符合する。実際の応用によって、この方法は二つの異なる複雑度の還元策略を含み、それぞれ一次直接(ONE-TIME DIRECT, OTD)還元と二回の反復(TWO 回 ITERATIVE, TTI)還元である。OTD戦略は2つのステップにおいて同じ重み行列を使用し,還元速度は速い。2番目のステップにおいて,TTI戦略は,より正確な還元結果を得るために,二次反復法によって重み行列を修正した。実験結果を示した。OTDの還元速度は従来の方法より大幅に向上し、同時に還元品質も向上した。TTIはOTDに基づき、一部の還元速度を犠牲にして、より良い還元品質を獲得し、同時に還元速度は従来の方法よりも向上した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 波束 ,  逐次近似 ,  エネルギー分布 ,  品質 ,  アルゴリズム ,  *画像
準シソーラス用語： 自然画像 ,  低複雑性 ,  *複雑度 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： compressed sensing ,  wavelet transform ,  image statistics prior ,  weight matrix

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計 ,  圧縮センシング ,  複雑度 ,  還元