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J-GLOBAL ID：201202203755829434   整理番号：12A0198575

ゴマ塩のノイズを除去することのための新しい詳細を維持するアルゴリズム

A Novel Detail-Preserving Algorithm for Removing Salt-and-Pepper Noise

著者 (5件)： Xiao Quan (School of Information Sci. and Technol., Xiamen, Uriversity, Fujian, Xiamen) ,  Ding Xinghao (School of Information Sci. and Technol., Xiamen, Uriversity, Fujian, Xiamen) ,  Wang Shoujue (School of Information Sci. and Technol., Xiamen, Uriversity, Fujian, Xiamen) ,  Liao Yinghao (School of Information Sci. and Technol., Xiamen, Uriversity, Fujian, Xiamen) ,  Guo Donghui (School of Information Sci. and Technol., Xiamen, Uriversity, Fujian, Xiamen)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 38  号： 10  ページ： 2273-2278  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 画像ノイズ除去のための統一模型は,いくつかのノイズ除去方法の解析に基づいて提案して,統一目的機能を設計することによる長期記憶は,画像ノイズ除去を最適化問題に導いた。目的機能は,3つのパートと相並んで次を構築した。残差誤差ペナルティ関数,地方増量機能と組織化条件であった。本統一モデルに基づき,ゴマ塩のノイズを除去することのための新しい非線形のフィルタリングアルゴリズムを,その後提案して,それで残差誤差ペナルティがLl基準の構造において機能して,増量機能は,適応性のガウス分布カーネルを活用して,組織化条件は,波束領域における画像の低密度特性の演繹性を使用することよって構築した。提案したモデルが十分に画像のグローバルおよび地方統計特性を考慮するので,それゆえに,端部保存においてかなりよりよく機能した。実験結果は,提案した方法の効果を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *雑音 ,  *アルゴリズム ,  ペナルティ関数 ,  画像補正 ,  正規分布 ,  統一模型 ,  特性 ,  最適化問題 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： Gauss分布 ,  *ノイズ ,  画像ノイズ除去 ,  統計特性

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゴマ ,  塩 ,  ノイズ ,  アルゴリズム