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J-GLOBAL ID：201702267955684170   整理番号：17A1724768

画像分解に基づくパターン雑音除去のための周波数スペクトル正則化【Powered by NICT】

Frequency spectrum regularization for pattern noise removal based on image decomposition

著者 (3件)： Shirai Keiichiro (Shinshu Univ.) ,  Ono Shunsuke (Tokyo Institute of Tech.) ,  Okuda Masahiro (Univ. of Kitakyushu)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1529-1533  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,複雑なベクトル,すなわち,振幅スペクトルの和とその最小化問題の混合ノルムを扱った。この混合ノルムと画像分解問題の組合せは,粒状表面と走査古写真ときに生じるパターン雑音の還元と分解のための良好に作動した。一般に,自然画像のスペクトル分布は,高周波帯に向かって低周波帯から滑らかに減少し,一方,パターン雑音のそれはまばらに分布している。,観測された画像は,潜像成分とパターン雑音成分から構成されると,全変動機能と提案した関数を用いてそれらを特性化し,それぞれと仮定した。これは二成分の合理的な分解を可能にする。ロバストPCAのような類似した分解法と比較して,提案手法では,このタスクのために良好な分解精度と低い計算コストを持っている。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： ノルム ,  ベクトル ,  キャラクタリゼーション ,  最小化問題 ,  *画像 ,  *正則化 ,  ロバスト性 ,  LF【周波数】 ,  *雑音 ,  *雑音除去 ,  分割法 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 総変動 ,  自然画像 ,  *画像分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像分解 ,  雑音除去 ,  周波数スペクトル ,  正則化