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J-GLOBAL ID：201702241039005066   整理番号：17A1275119

高分解能画像に基づく物体表面異常検出のための高速疎再構成アプローチ【Powered by NICT】

A fast sparse reconstruction approach for high resolution image-based object surface anomaly detection

著者 (5件)： Chai Woon Huei (Nanyang Technological University) ,  Ho Shen-Shyang (Rowan University) ,  Goh Chi-Keong (Rolls-Royce Singapore Pte Ltd) ,  Chia Liang-Tien (Nanyang Technological University) ,  Quek Hiok Chai (Nanyang Technological University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 13-16  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： に基づく,自動視覚検査(AVI)の一部として異常検出アプローチ最近提案されたスパース再構成における二つの課題を解決するためのアプローチを提案した。独創的な方法は,高分解能問題のための大規模計算とメモリを必要とする。を解決するために,2段スパース再構成を提案し,1)入力画像の最初のスパース表現は低解像度ダウンサンプルされた画像とスパース再構成で見積もられているが,2)高分解能残留値はスパース表現を用いた他のスパース再構成で発生させた。第一段階は,計算と検出精度のトレードオフと記憶貯蔵の需要を調整する自由の柔軟性を提供する。さらに,形態学的演算子を用いた照明適応しきい値は異常分類に使用されている。経験的結果は,提案の手法がオリジナルなアプローチを置き換える良い結果で効果的にできることを示した。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： 照明 ,  *画像 ,  記銘 ,  視覚検査 ,  柔軟性 ,  記憶装置 ,  *再構成 ,  モルフォロジー ,  透視図法 ,  *高速度 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 検出精度 ,  スパース表現 ,  *異常検出 ,  *高精細画像 , 【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 (4件)： 高分解能画像 ,  物体表面 ,  異常検出 ,  疎再構成