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J-GLOBAL ID：201702225295731270   整理番号：17A1270818

異なる基底行列を用いたカオスセンシング行列に基づく画像ブロック圧縮センシングの性能比較【Powered by NICT】

Performance comparison of image block compressive sensing based on chaotic sensing matrix using different basis matrices

著者 (2件)： Zhongeng Wang (School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou, China) ,  Shoufa Chen (School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 620-623  発行年： 2017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： 本論文では,異なるスパース基底行列を用いたchebyshewカオスマトリックスに基づく画像ブロック圧縮センシング(BSC)の性能について比較検討した。これらの基底マトリックスは離散コサイン変換(DCT),離散H artley変換(DHT),離散Fourier変換(DFT),離散ウェーブレット変換(DWT),離散洗浄Hadamard変換(WHT)であった。テスト画像をサブブロックに分割し,疎な基底によるスパース領域に変換した。従来回復アルゴリズムOMPを用いて画像品質を評価することである。サブブロックの数が増加している,復元された画像の品質は,ピーク信号対雑音比における劣化となっている。添加では,DWTに基づくブロック圧縮センシングは最良の画像のブロックの数は1 2である。一方,サブブロックの数は各々4例と8例の場合,DCTに基づく再構成された画像の品質が最良であった。スパース期待DWT基底に基づく全てのBSC方式では,サブブロックの数は再構成画像のPRNRに落葉落枝効果を持っている。Copyright 2017 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： 再構成 ,  画質 ,  *基底 ,  品質 ,  透視図法 ,  Hadamard変換 ,  *画像 ,  DCT【変換】 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 再構成画像 ,  ピーク信号対雑音比 ,  離散ウェーブレット変換 ,  離散Fourier変換 ,  *性能比較 ,  *圧縮センシング , 【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 (6件)： 基底 ,  行列 ,  カオス ,  センシング ,  圧縮センシング ,  性能比較