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J-GLOBAL ID：201702272702732393   整理番号：17A0398075

テンソル低ランク及びスパース光場写真【Powered by NICT】

Tensor low-rank and sparse light field photography

著者 (5件)： Hosseini Kamal Mahdad (Signal Processing Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Switzerland) ,  Heshmat Barmak (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, USA) ,  Raskar Ramesh (Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, USA) ,  Vandergheynst Pierre (Signal Processing Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Switzerland) ,  Wetzstein Gordon (Computational Imaging Group, Stanford University, USA)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 145  ページ： 172-181  発行年： 2016年04月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高品質光場写真は計算写真における最も困難な課題の一つとなっている。従来の方法は分解能を犠牲にして,複数のデバイスを用いるか,あるいは捕獲される複数の画像を必要とする。符号化画像取得と圧縮再構成の組合せは,従来の光場カメラの限界を克服するための最も有望な方向の一つである。自然光場に及ぼす低ランク及びスパース事前分布(LRSP)関節テンソルを利用した圧縮光場写真への新しいアプローチを提示した。最近提案された光場辞書とは対照的に,著者らの方法は,計算的に高価な学習段階を必要としないが,むしろテンソル低ランク事前分布を用いて高次元視覚信号の冗長性をモデル化した。だけでなく計算的に効率的であるが,提案した方法は異なるイメージングシステム,カメラパラメータ,シーンタイプの広い範囲に容易に適用できることでより柔軟であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  *透視図法 ,  因数分解 ,  モデリング ,  高次元 ,  *テンソル ,  分解能 ,  冗長性
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  カメラパラメータ ,  イメージングシステム ,  事前分布 ,  画像入力 ,  高品質 ,  *光学場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算写真 ,  低階数テンソル因数分解 ,  低ランクおよび疎分解 ,  圧縮センシング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： テンソル ,  光場 ,  写真