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J-GLOBAL ID：201702234025444974   整理番号：17A0346164

事前情報に基づく全画像復元アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Total variation image restoration algorithm based on prior information

著者 (4件)： Zhang Junfeng (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration of Ministry of Education) ,  Luo Limin (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration of Ministry of Education) ,  Shu Huazhong (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration of Ministry of Education) ,  Wu Jiasong (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration of Ministry of Education)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 46  号： 6  ページ： 1132-1136  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  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： 全変量モデルの画像復元効果を改善するために,事前情報に基づく全画像復元アルゴリズムを提案した。まず第一に,画像の構造情報を効果的に保護できる非局所的平均値アルゴリズムを採用して,ファジィノイズ画像をフィルタリングして,ノイズを除去して,フィルタリング画像の事前情報を得る。次に,この事前情報に基づく全画像復元モデルを構築し,このモデルは,画像の境界情報に対する全変動モデルの保護優位性を保持するだけでなく,非局所平均値の構造情報保護の利点も保持した。最後に,提案したモデルを最適化するために,分割BREGMAN交互方向乗数反復アルゴリズムを採用して,復元画像を得た。実験結果は,提案したアルゴリズムが,主観的視覚効果の観点から,ピーク信号対雑音比と構造類似性の客観的定量化の観点から,他のアルゴリズムと比較して,より良い復元効果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： フィルタリング ,  最適化 ,  *画像復元 ,  類似性 ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  視覚効果 ,  *画像 ,  情報セキュリティ
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  反復アルゴリズム ,  総変動 ,  *事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image restoration ,  prior information ,  total variation ,  nonlocal mean ,  split Bregman

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事前情報 ,  画像復元 ,  アルゴリズム