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J-GLOBAL ID：201702239262051669   整理番号：17A0457486

放電に基づく画像雑音除去のためのK-SVDアルゴリズムの並列最適化【Powered by NICT】

Parallel optimization of K-SVD algorithm for image denoising based on Spark

著者 (5件)： Chao Tan (School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Zhihui Wei (School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  ZeBin Wu (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Yufeng Chen (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Jingping Gu (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 820-825  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会の発展に伴い,画像サイズと分解能は徐々に増加している。同時に,高速画像処理が必要である。K-SVDアルゴリズムは,スパース符号化間と過完備辞書を更新することを反復法である。スパース表現の信号のための非常に簡単で高度に効果的な方法である。しかし,K-SVDアルゴリズムは計算的に強力なアルゴリズムである。伝統的な計算モデルは計算を完了するために多くの時間を必要とするであろう。次世代計算モデルとして,放電は強力な計算能力を持つだけでなく,記憶に基づく高速処理能力を有している。画像雑音除去を効率的に処理するために,本論文では火花に及ぼすK-SVDアルゴリズム(K SVD P)の分散並列最適化の実装を提案した。結果はK特異値分解(SVD)Pは良好なスピードアップ比を持つだけでなく,画像テクスチャとその他の詳細を保持していることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  高速化 ,  高速度 ,  *画像 ,  *アルゴリズム ,  スループット ,  分解能 ,  特異値分解 ,  計算モデル
準シソーラス用語： テクスチャ ,  スパース表現 ,  スパースコーディング ,  高速画像処理 ,  *K-SVD法 ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 放電 ,  画像雑音除去 ,  K-SVD ,  アルゴリズム ,  最適化