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J-GLOBAL ID：201502221243762983   整理番号：15A1128980

カーブレットウェーブレット変換に基づく高分解能リモートセンシング画像雑音除去【Powered by NICT】

High resolution remote sensing image denoising based on Curvelet-Wavelet transform

著者 (3件)： Wen Nu (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics,Chinese Acad. of Sciences, Key Lab. of Optical Calibration and ...) ,  Yang Shizhi (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics,Chinese Acad. of Sciences, Key Lab. of Optical Calibration and ...) ,  Cui Shengcheng (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics,Chinese Acad. of Sciences, Key Lab. of Optical Calibration and ...)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 49  号： 1  ページ： 79-86  発行年： 2015年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  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： 漫画とテクスチャ分解モデルに基づくマルチドメインにおける新規donoising法は,リモートセンシング画像からの付加的な磁気ノイズを除去するために提案した。アルゴリズムは,カーブレット変換とウェーブレット変換は,異なる画像部品の種々のまばらな表現機能を持つと考えられた。直交ウェーブレットとラッピングベースカーブレット変換のundecimated版を使用した。カーブレット係数とウェーブレット係数は,画像分解モデルを用いて構築し,Gaussスケール混合(GSM)モデルを組み合わせて,画像ノイズを除去した。実験結果は,この方法が効果的に画像の細部とエッジを保存し,擬似Gibbs現象を除去することができ,ピーク信号対雑音比は明らかに増加することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  *ウェーブレット変換 ,  *リモートセンシング ,  *波束 ,  高分解能
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  *画像雑音 ,  画像分解 ,  ウェーブレット係数 ,  *リモートセンシング画像 ,  マルチドメイン ,  テクスチャ ,  漫画 ,  *画像雑音除去 ,  *カーブレット , 【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)： カーブレット ,  ウェーブレット変換 ,  高分解能 ,  リモートセンシング ,  画像雑音除去