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J-GLOBAL ID：201702246032751848   整理番号：17A0073322

辞書学習と原子クラスタリングに基づく画像ノイズ除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image denoising based on dictionary learning and atom clustering

著者 (3件)： Sun Ting (College of Computer Science & Technology, Zhoukou Normal University) ,  Wang Huadong (College of Computer Science & Technology, Zhoukou Normal University) ,  Geng Guohua (Institute of Visualization Technology, Northwest University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 7  ページ： 2236-2240  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 画像雑音除去における詳細とテクスチャ構造の情報損失の欠点を克服するために,辞書学習と原子クラスタ化に基づく画像雑音除去アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,辞書を学習するために辞書を使用することによって適応辞書を得て,次に,辞書における各々の原子のHOG特性とグレイ統計的特徴を抽出して,次に,原子の集合を用いて2つのタイプ(雑音原子とノイズ原子)に分割した。最後に,雑音除去の目的を達成するために,非雑音原子を用いて画像を復元した。実験結果は,提案したアルゴリズムが雑音の事前情報を知る必要がなく,ピーク信号対雑音比が既存の流行アルゴリズムよりも優れており,画像の詳細とテクスチャ構造情報を保持し,視覚効果を改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音除去 ,  *アルゴリズム ,  視覚効果 ,  *画像 ,  雑音 ,  *クラスタ化 ,  *原子クラスタ ,  データ損失 ,  *改変
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  事前知識 ,  テクスチャ ,  *画像雑音除去 ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： dictionary learning ,  sparse representation ,  redundant dictionary ,  K-means clustering

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)： 辞書学習 ,  原子クラスタ ,  画像ノイズ除去 ,  アルゴリズム