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J-GLOBAL ID：201602288758832406   整理番号：16A0789404

ロバストノルム画像ノイズ除去における応用研究を縮小【JST・京大機械翻訳】

Application Research on Robust Nuclear Norm Dimension Reduction in Image Denoising

著者 (2件)： Xu Qunhe (Department of Electronic Engineering,Zhejiang Industry & Trade Vocational College) ,  Xie Dehong (Jiangsu Province Key Lab of Pulp and Paper Science and Technology,Nanjing Forestry University)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 41  号： 12  ページ： 206-211  発行年： 2015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： 核ノルム降維去噪方法が強いノイズ除去効果に及ぼす不良の問題に対して,1つのロバストノルム縮小雑音除去方法を提案した。この方法は核ノルム最小化の思想の下で次元縮小画像のコスト関数を構築し,費用関数において雑音増加のL1ノルムとその正規化項,次元縮小時,次元縮小に及ぼす雑音の影響を改善し,また,費用関数を最小化することにより,次元縮小のロバスト性を高めるため,低ランクの画像を高次元の雑音画像の中から反復計算し,雑音除去の目的を達成する。実験の結果,核ノルムの次元縮小法と三維塊マッチング(BM3D)法と比較し,この方法はより良い雑音除去効果を得ることができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  雑音 ,  *ノルム ,  高次元 ,  次元縮小 ,  *雑音低減 ,  マッチング ,  *画像 ,  正規化 ,  雑音除去 ,  費用関数
準シソーラス用語： L1ノルム ,  最小化 ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： dimension reduction ,  nuclear norm ,  cost function ,  low-rank matrix approximation ,  robustness

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)： 画像ノイズ除去 ,  応用 ,  研究 ,  縮小