文献

J-GLOBAL ID：201702211863136218   整理番号：17A1548667

グローバルスパース勾配は画像強調のための変分Retinexモデルを誘導【Powered by NICT】

Global sparse gradient guided variational Retinex model for image enhancement

著者 (6件)： Zhang Rui (School of Mathematics and Statistics, Xidian University, Xi’an 710171, Shaanxi, China) ,  Zhang Rui (School of Mathematics and Statistics, Ningxia University, Yinchuan 750021, Ningxia, China) ,  Feng Xiangchu (School of Mathematics and Statistics, Xidian University, Xi’an 710171, Shaanxi, China) ,  Yang Lixia (School of Mathematics and Statistics, Ningxia University, Yinchuan 750021, Ningxia, China) ,  Chang Lihong (School of Mathematics and Statistics, Xidian University, Xi’an 710171, Shaanxi, China) ,  Xu Chen (Shenzhen University, Shenzhen 518060, Guangdong, China)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 58  ページ： 270-281  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,画像強調のための大域的スパース勾配誘導変分Retinexモデル(GSG VR)を提案した。Retinex理論に基づいて,画像を分解照射層と反射層に提案した新しい変分Retinexモデル。照射層の勾配は地球スパース勾配モデル(GSG)により推定される誘導勾配場を近似するために期待されている。各ピクセルでガイドされた勾配を推定するために,GSGはその近傍(全体像)内の画素を利用した。またスパース正則化全勾配場に関係している。新しい変分RetinexとGSGモデル,これらの二つのモデルは完全なシステムGSG VRを構成する。を解決するために,近位前方-後方分割アルゴリズムと交互最小化アルゴリズムを開発した。いくつかの数値例により,提案したモデルとアルゴリズムの有効性を示すために提示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *変分法 ,  地球 ,  *モデル ,  画素 ,  *透視図法 ,  正則化 ,  *画像強調 ,  *画像 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： retinex , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グローバルスパース勾配 ,  Retinex理論 ,  変分モデル ,  画像強調 ,  交互最小化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： グローバル ,  勾配 ,  画像強調 ,  変分 ,  retinex ,  モデル ,  誘導