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J-GLOBAL ID：201502211917328391   整理番号：15A1174884

二重スパース性を用いた画像雑音除去アルゴリズム【Powered by NICT】

Image Denoising Algorithm Using Double Sparsity

著者 (4件)： He Junfei (Changsha Univ. of Sci. and Technol. School of Computer and Communication Engineering, Changsha) ,  Li Feng (Changsha Univ. of Sci. and Technol. School of Computer and Communication Engineering, Changsha) ,  Zhang Jianming (Changsha Univ. of Sci. and Technol. School of Computer and Communication Engineering, Changsha) ,  Wu Honglin (Changsha Univ. of Sci. and Technol. School of Computer and Communication Engineering, Changsha)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 36  号： 5  ページ： 1109-1112  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： スパース性を増加させ,再構成誤差を低減する目的のために,スパース辞書とスパース符号化を組み合わせた画像雑音除去アルゴリズムを提案した。画像のGauss雑音から有用な情報を分離し,この方法のロバスト性を改善するために,スパース構造自体を持つ適応スパース過完備辞書は,スパース性ベースBayes再構成枠組に於ける代替の最適化を用いて学習した。スパース符号化においてstage,LS OMPは雑音除去される画像と最も類似した構造を有するもの原子を選択恒常的に使用される,元の画像を近似するため効果的にした。実験結果は,従来の固定dictionary,K SVDとSK SVD学習辞書と比較した場合,提案したアルゴリズムは,画像の詳細情報を捕捉し,雑音比(PSNR)に高いピーク信号を得ることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  *透視図法 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  *雑音 ,  最適化 ,  *画像 ,  *雑音除去 ,  再構成 ,  Gauss雑音
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  スパースコーディング ,  *画像雑音除去 ,  *スパース性 , 【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 (3件)： スパース性 ,  画像雑音除去 ,  アルゴリズム