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J-GLOBAL ID：201502251514508200   整理番号：14A1416770

カーブレット変換に基づく画像圧縮センシング再構成【Powered by NICT】

Image Compressed Sensing Reconstruction Based on Curvelet Transform

著者 (2件)： Ye Hui (Coll. of Astronautics, Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics, Nanjing) ,  Kong Fanqiang (Coll. of Astronautics, Nanjing Univ. of Aeronautics and Astronautics, Nanjing)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 40  号： 2  ページ： 233-236  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 離散余弦変換(DCT)とウェーブレット変換は,スパース表現に使用されているが,DCTは,時間と周波数の領域で良好に解析できない。ウェーブレット変換の方向性選択性が貧弱で,十分なエッジ情報を再構成できない。スパース表現の最適化に対する,カーブレット変換はマルチスケール,特異点とよりスパース性の特性を持っている。本論文では,カーブレット変換に基づく圧縮センシング再構成アルゴリズム,信号再構成の雑音問題を解くためのウェーブレット領域におけるスパース表現としきい値処理法のためのカーブレット変換を用いる方式を提案する。結果は,アルゴリズムが従来のウェーブレット変換やカンターレット変換と比較して雑音比(PSNR)と-1.15dBより高いPSNR~1.86dB高くなるピーク信号ことを実証した。カーブレット変換は圧縮センシングに適用すれば,エッジの最適結果と画像の滑らかな部分は得られたについても,詳細の再構成品質は増加した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： DCT【変換】 ,  *ウェーブレット変換 ,  指向性 ,  選択性 ,  最適化 ,  特異点 ,  波束
準シソーラス用語： *カーブレット ,  *圧縮センシング ,  スパース表現 ,  マルチスケール ,  スパース性 ,  信号再構成 ,  閾値処理 ,  カンターレット変換 ,  ピーク信号対雑音比 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： カーブレット変換 ,  圧縮センシング ,  再構成