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J-GLOBAL ID：201702273042373299   整理番号：17A0058185

チャネル間相関を用いたカラー画像の圧縮センシング再構成【Powered by NICT】

Color image compressive sensing reconstruction by using inter-channel correlation

著者 (5件)： Chang Kan (School of Computer and Electronic Information, Guangxi University, Nanning, Guangxi 530004, China) ,  Liang Yun (Guangxi Polytechnic of Construction, Nanning, Guangxi 530007, China) ,  Chen Cheng (School of Computer and Electronic Information, Guangxi University, Nanning, Guangxi 530004, China) ,  Tang Zhenhua (School of Computer and Electronic Information, Guangxi University, Nanning, Guangxi 530004, China) ,  Qin Tuanfa (School of Computer and Electronic Information, Guangxi University, Nanning, Guangxi 530004, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  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： 本論文では,カラー画像の圧縮センシング(CS)再構成のための新しいアルゴリズムを提案した。まず第一に,カラー画像特性をより良く記述するため,著者らはチャネル間相関を考慮に入れ,二種類の正則化のチャネル間相関に基づく非局所低ランク(ICNL)正則化とチャネル間相関に基づく全変動(ICTV)正則化を示した。その後,両方の正則化項を最小化問題に組み込まれている,継手定式化を解く,分割Bregmanベース法を用いて提案した効率的なアルゴリズム。提案アプローチの有効性を実証するため,四ベンチマーク法を比較して,実験は,異なるsubratesを持ついくつかのカラー画像上で行った。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： 画像特性 ,  定式化 ,  *再構成 ,  正則化 ,  *チャネル ,  アルゴリズム ,  最小化問題 ,  *カラー画像
準シソーラス用語： ベンチマーキング ,  総変動 ,  *圧縮センシング , 【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)： チャネル ,  相関 ,  カラー画像 ,  圧縮センシング ,  再構成