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J-GLOBAL ID：201602252808346857   整理番号：16A0953588

秩極小化に基づく圧縮感知画像回復アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Compressed Sensing Image Reconstruction Algorithm Based on Rank Minimization

著者 (4件)： Shen Yanfei (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences, Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device) ,  Zhu Zhenmin (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Zhang Yongdong (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Li Jintao (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences, Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 3  ページ： 572-579  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 本論文では知覚画像圧縮回復問題を低ランク行列として回復問題について研究した。このような低ランク行列を構築するために,我々はサンプリング非局所類似性モデルを,類似画像ブロックは1つの2次元相似塊行列を列ベクトルとして構築した。列ベクトル間の強い相関のため,従ってこの行列は低ランクの属性を持っている。次に,このような2次元相似塊マトリックスに対して低ランク行列を解く。回復を行い,圧縮感知測定は制約条件として用いた。アルゴリズムの過程において,拡張LAGRANGE方法を用いてを制限最適化問題は長方形フォト最適化問題に変換する,同時に計算の複雑さを減らすために,テイラー展開に基づく線形化技術により加速アルゴリズムを用いて解く。実験はこのアルゴリズムの収束速度を画像といずれも現在主流の圧縮感知画像回復アルゴリズムは優れた回復性能を示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  最適化問題 ,  *アルゴリズム ,  二次元 ,  計算量 ,  画像圧縮 ,  ベクトル ,  Taylor展開 ,  類似性 ,  制約条件 ,  *画像復元 ,  線形化法
準シソーラス用語： 収束速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： compressed sensing ,  rank minimization ,  image recovery ,  non-local similarity

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 極小化 ,  感知 ,  画像回復 ,  アルゴリズム