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J-GLOBAL ID：201702213185189702   整理番号：17A1529866

変分モデルに基づく,Gauss-Gauss雑音画像復元アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Variational Model for Image Denoising Corrupted by Poisson-Gaussian Noise

著者 (4件)： Zhao Lanfei (哈爾浜理工大学測控技術与儀器黒竜江省高校重点実験室哈爾浜 150080) ,  Wang Aili (哈爾浜理工大学測控技術与儀器黒竜江省高校重点実験室哈爾浜 150080) ,  Wang Bo (哈爾浜理工大学測控技術与儀器黒竜江省高校重点実験室哈爾浜 150080) ,  Lv Xinmiao (哈爾浜理工大学測控技術与儀器黒竜江省高校重点実験室哈爾浜 150080)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 3  ページ： 428-435  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 復元画像の画像品質を改善するために,変分モデルに基づく画像復元アルゴリズムを提案した。最初に,多重露光画像処理アルゴリズムを用いて,線形応答を有する輝度画像を再構築し,画像劣化過程を,Gauss-Gauss雑音モデルを用いてモデル化した。次に,輝度画像の同形サブブロックを解析することによって,未知のパラメータ推定問題を,線形方程式群に変換することができた。ベイズ式と最大事後確率の基準により、厳密な凸関数の性質を有する変分モデルを導出し、その最適解はノイズのない画像に対する最適な推定である。最終的に,最小二乗法と最急降下法を用いて,ノイズのパラメータとノイズのない画像を推定した。実験結果は,提案したアルゴリズムがノイズを抑えることができて,画像の詳細と画質を保証することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像復元 ,  最小二乗法 ,  画質 ,  *アルゴリズム ,  最急降下法 ,  モデリング ,  多重露光 ,  凸関数 ,  再構成 ,  パラメータ推定 ,  *雑音 ,  *画像
準シソーラス用語： 最適解 ,  最大事後確率 ,  輝度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： variational model ,  image denoising ,  Poisson-Gaussian noise modeling ,  camera response function ,  steepest descent method

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変分モデル ,  画像復元 ,  アルゴリズム ,  提案