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J-GLOBAL ID：201702263847160925   整理番号：17A1398389

マルチ分解のための関節深部ネットワークベース画像復元アルゴリズム【Powered by NICT】

A joint deep-network-based image restoration algorithm for multi-degradations

著者 (5件)： Sun Xu (Signal & Information Processing Lab, Beijing University of Technology, Beijing) ,  Li Xiaoguang (Signal & Information Processing Lab, Beijing University of Technology, Beijing) ,  Zhuo Li (Signal & Information Processing Lab, Beijing University of Technology, Beijing) ,  Lam Kin Man (The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Li Jiafeng (Signal & Information Processing Lab, Beijing University of Technology, Beijing)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 301-306  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： 画像取得,圧縮,および透過の手順では,得られた泳動像は,通常,種々の劣化の影響を受け,低分解能と圧縮歪みである。画像復元で行われた多数の研究がなされているが,それらは通常単一分解因子を扱う,異なる劣化の相関関係を無視することを目的としている。多重分解のための回復枠組みを確立するために,関節深部ネットワークベース画像復元アルゴリズムを提案した。提案した畳込みニューラルネットワークは二段階から構成されている。,デブロッキングサブネットを構築し,二つのカスケードニューラルネットワークを使用することである。,超解像はスキッピングリンクを持つ20非常に深いネットワークによって行われる。これら二段階をカスケードすることで新規な深ネットワークを形成している。Set5,Setl4とBSD100ベンチマークでの実験結果は,提案した方法が良好な結果を達成し,主観的および客観的性能の両方に関してできることを実証した。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： *アルゴリズム ,  多重化 ,  *ネットワーク ,  畳込み ,  *深部 ,  ベンチマーク ,  ニューラルネットワーク ,  *画像復元 ,  超解像
準シソーラス用語： 圧縮歪 ,  低分解能 ,  画像入力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  分解 ,  関節 ,  深部 ,  画像復元 ,  アルゴリズム