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J-GLOBAL ID：201702251176552222   整理番号：17A0415995

異方性拡散エッジ強調による反復的逆投影超解像モデルの改善【Powered by NICT】

Improving iterative back projection super resolution model via anisotropic diffusion edge enhancement

著者 (5件)： Nazren A. R. A. (Embedded Computing Research Cluster (ECRC), School of Computer and Communication Engineering, Kompleks Pusat Pengajian Kejuruteraan Pembuatan, Universiti Malaysia Perlis (UniMAP), Tingkat 1, Kampus Tetap Pauh Putra, 02600 Arau, Perlis, Malaysia) ,  Yaakob S. N. (Embedded Computing Research Cluster (ECRC), School of Computer and Communication Engineering, Kompleks Pusat Pengajian Kejuruteraan Pembuatan, Universiti Malaysia Perlis (UniMAP), Tingkat 1, Kampus Tetap Pauh Putra, 02600 Arau, Perlis, Malaysia) ,  Ngadiran R. (Embedded Computing Research Cluster (ECRC), School of Computer and Communication Engineering, Kompleks Pusat Pengajian Kejuruteraan Pembuatan, Universiti Malaysia Perlis (UniMAP), Tingkat 1, Kampus Tetap Pauh Putra, 02600 Arau, Perlis, Malaysia) ,  Hisham M. B. (Embedded Computing Research Cluster (ECRC), School of Computer and Communication Engineering, Kompleks Pusat Pengajian Kejuruteraan Pembuatan, Universiti Malaysia Perlis (UniMAP), Tingkat 1, Kampus Tetap Pauh Putra, 02600 Arau, Perlis, Malaysia) ,  Wafi N. M. (Embedded Computing Research Cluster (ECRC), School of Computer and Communication Engineering, Kompleks Pusat Pengajian Kejuruteraan Pembuatan, Universiti Malaysia Perlis (UniMAP), Tingkat 1, Kampus Tetap Pauh Putra, 02600 Arau, Perlis, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICORAS  ページ： 1-4  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： 改善技術は,IBPの弱点を克服するための反復逆投影(IBP)超分解能法を組み合わせた異方性拡散(AD)法に基づく。IBPは画像レジストレーションの再構成誤差とぼけ効果を取り除く反復に特製品。しかし,チェス盤効果からの結果画像を避けるから弱点を持ち,高周波数情報を失った。この理由のため,この超解像手法は弱点を補完するエッジ強調技術が必要である。異方性拡散は,エッジ強調技術であり,それは,雑音のある入力画像からの区分的に滑らかな画像を推定するために利益を得ている。本論文では,IBP登録段階で異方性拡散技術を統合IBP流プロセスモデルの改善を提案した。IBPモデルのこの改善は,高周波数情報と少ない反復過程再構成を保存すると良く現れる出力における結果の画像を生成した。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： HF【周波数】 ,  画像 ,  雑音 ,  *超解像 ,  再構成 ,  分解能
準シソーラス用語： プロセスモデル ,  *逆投影 ,  *エッジ強調 ,  *異方性拡散 , 【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 (6件)： 異方性拡散 ,  エッジ強調 ,  反復 ,  逆投影 ,  超解像 ,  モデル