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J-GLOBAL ID：201602282063047380   整理番号：16A0601185

マルチチャネル画像雑音除去のための局所スペクトル成分分解【Powered by NICT】

Local Spectral Component Decomposition for Multi-Channel Image Denoising

著者 (4件)： Rizkinia Mia (Faculty of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu, Kitakyushu, Japan) ,  Baba Tatsuya (Faculty of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu, Kitakyushu, Japan) ,  Shirai Keiichiro (Faculty of Engineering, Shinshu University, Nagano, Japan) ,  Okuda Masahiro (Faculty of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu, Kitakyushu, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 25  号： 7  ページ： 3208-3218  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 局所分布の線特徴に基づく局所スペクトル成分分解法を提案した。著者らの目的は,局所領域のスペクトル領域における線形相関を利用することにより,マルチチャネル画像の雑音を低減することである。anMチャネル画像のスペクトル成分,スペクトル線と呼ぶ線形特徴を計算し,次に,線を用いて,三成分:singleMチャネル画像と二グレースケール画像に画像を分解した。分解のおかげで,ノイズは,二つの画像に集中していると,本アルゴリズムはわずか二グレースケール画像の雑音を除去,チャネルの数に関係なくする必要がある。結果として,スペクトル成分の相関の不均衡に起因する画像劣化を避けることができる。実験は鮮明なコントラストを維持しながら,この方法はより少ない劣化を用いて画像品質を改善することを示した。この方法はハイパースペクトル画像のための特に効果的であった。実験の結果,提案方式は,他の最先端の雑音低減法と競合できることを示した。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： *画像 ,  線形性 ,  *スペクトル ,  *雑音 ,  分割法 ,  コントラスト ,  *チャネル ,  雑音低減 ,  画質 ,  不均衡
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  画像劣化 ,  グレースケール画像 ,  *画像雑音除去 ,  *マルチチャネル , 【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 (4件)： マルチチャネル ,  画像雑音除去 ,  スペクトル ,  分解