文献

J-GLOBAL ID：201202208110276092   整理番号：12A0811240

画像雑音除去のための一般的辞書学習に向けた拡張型Lagrangeアプローチ

An augmented Lagrangian approach to general dictionary learning for image denoising

著者 (7件)： LIU Qiegen (Dep. of Biomedical Engineering, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200240, CHN) ,  LIU Qiegen (Dep. of Electronic Information Engineering, Nanchang Univ., Nanchang 330031, CHN) ,  WANG Shanshan (Dep. of Biomedical Engineering, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200240, CHN) ,  LUO Jianhua (Dep. of Biomedical Engineering, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200240, CHN) ,  LUO Jianhua (Coll. of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200240, CHN) ,  ZHU Yuemin (CREATIS, CNRS UMR 5220, Inserm U 630, INSA Lyon, Univ. of Lyon 1, Lyon, FRA) ,  YE Meng (Dep. of Mathematics, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200240, CHN)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 23  号： 5  ページ： 753-766  発行年： 2012年07月 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  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： 本論文では,一般的l_qデータ忠実度項(q≦2)を持つスパース表現に対する過剰決定辞書の設計のために,拡張型Lagrange(AL)ベース手法を提案した。提案手法の中で,AL方式のそれぞれの内部最小化ステップの後で,シンプルな勾配降下法を介してその辞書が更新される。さらに,改良された反復型縮小/閾値処理アルゴリズムを採用し,提案アルゴリズムのスパース符号化段階の処理の加速化を行った。ここでは,提案手法の辞書更新戦略は,既存手法の多くのものとは異なっており,それは,学習済みの辞書がよりずっと複雑化することが通常であるためである。この反復型洗練化方法論の利点は,それにより提案手法が初期辞書に対する依存性を少なくできる点にある。Gauss雑音除去(q=2)およびインパルス雑音除去(q=1)に対する実画像上での実験結果により,提案アプローチが高い画質を維持しながら雑音除去を効率的に行うことが可能であることを一貫して示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像処理 ,  *雑音除去 ,  *Lagrange乗数法 ,  辞書 ,  最急降下法 ,  最小化問題 ,  機械学習 ,  評価試験 ,  Gauss雑音 ,  インパルス雑音 ,  画質
準シソーラス用語： 勾配降下法 ,  閾値処理

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像雑音除去 ,  辞書学習 ,  拡張