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J-GLOBAL ID：201702238377529311   整理番号：17A1724604

高次特異値分解(HOSVD(高次特異値分解)に基づく複雑なドメイン非局所ブロックマッチング雑音除去【Powered by NICT】

Complex domain nonlocal block-matching denoising based on high-order singular value decomposition (HOSVD)

著者 (3件)： Katkovnik Vladimir (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, P.O. Box 553, FI-33101 Tampere, Finland) ,  Ponomarenko Mykola (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, P.O. Box 553, FI-33101 Tampere, Finland) ,  Egiazarian Karen (Laboratory of Signal Processing, Tampere University of Technology, P.O. Box 553, FI-33101 Tampere, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 718-722  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： ブロックマッチング3D協調フィルタリング(BM3D)を特別に構造化されたデータに適用したデータスパース性概念に基づく最も一般的な雑音除去技術の一つである。本論文では,複素数値データへの応用のための複雑な領域に対するこの技術の開発である。近似法としてスパース性は複素変数または実数値対位相/振幅と複素値変数の実/虚数部に直接対処することができる。結果として,発生の様々な方法に到達と全く異なるアルゴリズムを得た。本論文で提案したアルゴリズムは二成分:グループ化データ処理のための非局所パッチグループ化と高次特異値分解(HOSVD)から構成されている。後者は対位相/振幅の結合処理,複素変数の実/虚数部の複素数値データや実数値ベースのためのデータ適応型複素塩基を与えた。最も効率的なものを選択するために開発されたアルゴリズムの比較研究が生成した。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： 複素数 ,  *特異値分解 ,  アルゴリズム ,  近似法 ,  データ処理 ,  実数 ,  三次元 ,  *雑音除去 ,  位相 ,  構造形成 ,  虚数
準シソーラス用語： スパース性 ,  協調フィルタリング ,  *ブロックマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特異値分解 ,  ドメイン ,  ブロックマッチング ,  雑音除去