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J-GLOBAL ID：201702231176094945   整理番号：17A1886234

ノイズを含む画像のHOG原子特徴冗長辞書分類【JST・京大機械翻訳】

Noise Image Denoising with HOG Atom Feature Dictionary Classification Redundant

著者 (2件)： Yang Ying (广東農工商職業技術学院計算机系,广州,510507) ,  Huang Xiaofeng (广東農工商職業技術学院計算机系,广州,510507)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 24  号： 7  ページ： 1336-1341  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  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： 従来のノイズ除去画像ノイズ除去アルゴリズムにおいて,詳細な詳細情報欠落現象が存在する問題を解決するために,ノイズ画像を含むHOG原子特性冗長辞書分類ノイズ除去アルゴリズムを提案した。まず第一に,ノイズを含む画像の特徴抽出の問題を解決するために,勾配ヒストグラムと灰色統計に基づいて,雑音画像の原子特徴集合を抽出した。次に,この特徴集合に基づいて,冗長辞書を原子特性によって分類した。雑音と雑音を含まない原子を含む二つのクラスを含み,雑音を含まない特徴を持つ原子を用いて,オリジナル画像を雑音除去し,画像の明瞭化効果を実現した。最後に,シミュレーション結果により,提案したノイズ除去アルゴリズムが,雑音のない事前知識の場合に,ピーク信号対雑音比の評価基準が,比較アルゴリズムよりも優れており,画像の詳細を維持し,画像の品質を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  雑音低減 ,  ヒストグラム ,  評価基準 ,  *雑音 ,  品質 ,  シミュレーション ,  *画像 ,  雑音除去 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  事前知識 ,  画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Atomic feature ,  gradient statistics ,  classification noise reduction ,  detail preserving

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)： ノイズ ,  HOG ,  原子 ,  冗長 ,  辞書 ,  分類