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J-GLOBAL ID：201602252840203904   整理番号：16A1386933

消滅フィルタに基づくHankel行列のスパースおよび低ランク分解を用いたランダムインパルス雑音除去【Powered by NICT】

Random impulse noise removal using sparse and low rank decomposition of annihilating filter-based Hankel matrix

著者 (2件)： Jin Kyong Hwan (Dept. of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Republic of Korea) ,  Ye Jong Chul (Dept. of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 3877-3881  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 消滅フィルタベース低ランクHankel行列(ALOHA)法は,最近画像修復推定のための固有画像モデルとして提案した。画像パッチ内の平滑またはテクスチャは,周波数領域における疎なスペクトル成分として表現されるという観察に基づいて,ALOHAが欠損画素を推定する画像領域における消滅フィルタと関連するランク不足H ankel行列の存在を利用した。拡張として,ここでは,消滅フィルタベースH ankel行列のスパース+低ランク分解を用いた新しいインパルス雑音除去アルゴリズムを提案した。,ロバストなALOHAと呼ぶものを,この新しいアプローチは,インパルス性雑音で劣化した画像は無傷ピクセルを持っているという観察によりヒントを得たものであるインパルス雑音はスパースな外れ値としてモデル化できるが,背景にある画像は低品位H ankel構造マトリックスを用いてモデル化できる。数値結果は,ロバストなALOHAは最新のインパルス除去アルゴリズムと比較して著しい性能改善を持つことを確認した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  画像復元 ,  スペクトル ,  *フィルタ ,  ロバスト性 ,  画像 ,  画素 ,  異常値 ,  *透視図法 ,  *インパルス雑音 ,  モデリング ,  周波数領域
準シソーラス用語： テクスチャ ,  *Hankel行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Hankel行列 ,  分解 ,  インパルス ,  雑音除去