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J-GLOBAL ID：201702265785953435   整理番号：17A1776504

画像修復アルゴリズムに対する部分空間クラスタ化と多重行列ランク最小化【Powered by NICT】

Subspace clustering and multiple matrix rank minimization approach to image inpainting algorithm

著者 (4件)： Takahashi Tomohiro (Department of information and computer technology, Tokyo university of science, Tokyo, Japan) ,  Konishi Katsumi (Department of computer science, Kogakuin university, Tokyo, Japan) ,  Uruma Kazunori (Department of information and computer technology, Tokyo university of science, Tokyo, Japan) ,  Furukawa Toshihiro (Department of information and computer technology, Tokyo university of science, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SICE  ページ： 1052-1055  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： 本論文では,一般化主成分分析(GPCA)に基づく画像修復アルゴリズムを提案した。いくつかの修復アルゴリズムは,画像は,自己回帰(AR)モデルによりモデル化できるという仮定に基づいて提案した。しかし,画像は位置不変な線形モデルによってモデル化されることを仮定しているのでその性能を自然写真に適用するためには十分でない。修復品質を改善するために,本研究は一般化主成分分析に基づく画像修復に複数のARモデルアプローチを導入し,新しい多重行列ランク最小化アプローチを提案した。反復部分マトリックス収縮(IPMS)アルゴリズムに基づいて提供する実用的アルゴリズムと,数値例は,提案したアルゴリズムの有効性を検証する。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： *画像 ,  モデル ,  *クラスタ化 ,  モデリング ,  *アルゴリズム ,  品質 ,  主成分分析 ,  不変性 ,  *多重化 ,  *画像復元 ,  自己回帰モデル
準シソーラス用語： 線形モデル ,  自己回帰 ,  *部分空間 , 【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 (7件)： 画像修復 ,  アルゴリズム ,  部分空間 ,  クラスタ化 ,  多重 ,  行列 ,  最小化