文献

J-GLOBAL ID：201502210147253324   整理番号：15A1153513

適応制約正則化HL MRF(Markov確率場)前モデルに基づくMAP超解像再構成【Powered by NICT】

MAP super-resolution reconstruction based on adaptive constraint regularization HL-MRF prior model

著者 (5件)： Qin Longlong (Coll. of Information and Navigation, Air Force Engineering Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Qian Yuan (Coll. of Information and Navigation, Air Force Engineering Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Zhang Xiaoyan (Coll. of Information and Navigation, Air Force Engineering Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Hou Xue (Air Force Harbin Flight Acad., Heilongjiang, Harbin) ,  Zhou Qin (Coll. of Information and Navigation, Air Force Engineering Univ., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 35  号： 2  ページ： 506-509  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： Huber MRF前モデルにおける高周波雑音とGauss MRF前モデルにおける画像の高周波情報に対する過度の罰の貧弱な抑制能力を目指して,適応正則化HL MRF(Markov確率場)モデルを提案した。法はLorentzエッジ罰の高周波機能を有するH uberエッジ罰の低周波機能を組み合わせた低周波数と少ない罰高周波用の線形制約を実現した。モデルは正則化パラメータを決定するための適応制約法を用いてパラメータの最適解を得た。Gauss MRF前モデルとH uber事前MRFモデルに基づく超解像再構成法と比較して,HL事前MRFモデルに基づく方法では,さらにピーク信号対雑音比(PSNR),詳細に良好な性能を得ることができるので,高周波雑音を抑制し,過剰に平滑化画像細部を避けることができる利点をceratin。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *再構成 ,  *正則化 ,  LF【周波数】 ,  画像 ,  線形性 ,  *超解像 ,  平滑化 ,  HF【周波数】 ,  *制約条件
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  最適解 ,  正則化パラメータ ,  高周波雑音 ,  *確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (9件)： 適応 ,  制約 ,  正則化 ,  MRF ,  Markov確率場 ,  モデル ,  MAP ,  超解像 ,  再構成