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J-GLOBAL ID：201702273658446134   整理番号：17A1529017

圧縮センシングに基づくスペックル雑音除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Speckle Denoising Method Based on Compressed Sensing

著者 (2件)： Zhou Ruofei (哈爾浜工業大学 通信技術研究所,黒竜江 哈爾浜,150001) ,  Wang Gang (哈爾浜工業大学 通信技術研究所,黒竜江 哈爾浜,150001)
資料名： Wuxiandian Tongxin Jishu  (Wuxiandian Tongxin Jishu)
巻： 43  号： 2  ページ： 25-28,37  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3334A  ISSN： 1003-3114  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： 既存のスペックル雑音除去アルゴリズムのノイズ除去効果が顕著でなく、ノイズの残留度が高いなどの問題に対して、圧縮センシング(Compressed Sensing、CS)理論を画像処理に結合し、圧縮センシングに基づくスペックル雑音除去アルゴリズムを提案した。スペックル雑音モデルを提案し,CS理論を用いて雑音除去モデルを確立し,最適化問題を要約した。問題の解決策を3つのステップに分けた。スパース表現,更新辞書,および画像再構成。改善した直交マッチング追跡アルゴリズム(OMP)と特異値分解アルゴリズム(K-SVD)を用いて,雑音除去後の再構成画像を得た。最終的に,既存のノイズ除去アルゴリズムと比較して,視覚的知覚とピーク信号対雑音比(PSNR)の2つの評価指数の両方において,提案したアルゴリズムには,より良いスペックル雑音除去効果があることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  画像再構成 ,  雑音低減 ,  視覚 ,  *雑音除去 ,  *雑音 ,  最適化問題 ,  *アルゴリズム ,  特異値分解 ,  性能指数
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  直交マッチング追跡 ,  スパース表現 ,  *スペックル雑音 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： compressed sensing ,  image denoising ,  OMP ,  K-SVD

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 圧縮センシング ,  スペックル雑音 ,  アルゴリズム