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J-GLOBAL ID：201702274579852059   整理番号：17A0857306

畳込み核の超ラプラシアン前およびスペクトル特性によるブラインド雑音の多いぼけ除去【Powered by NICT】

Blind noisy deblurring via hyper laplacian prior and spectral properties of convolution kernel

著者 (5件)： Yu Yibin (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen City, China) ,  Chen Yinxing (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen City, China) ,  Guo Pengfei (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen City, China) ,  Chen Peng (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen City, China) ,  Peng Nian (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen City, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSIP  ページ： 384-388  発行年： 2016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： ブラインドぼけ除去は,不鮮明なものから潜在鋭い画像を再生することを試みた。このようなタスクは,よく知られた不良設定逆問題であり,通常事後確率推定として解き,自然画像に関する事前情報を組み込んだ。本論文では,事前の勾配ドメインと核スペクトルにおけるハイパーラプラシアン(HL)に基づく一般的なブラインド雑音の多いぼけ除去モデルを提案した。このモデルは非凸HL前項を含んでいるので,著者らは最初別々の変数と,一般的なソフト閾値(GST)と閉じた形のしきい値公式(CFTF)を利用する提案したモデルを解決するために,あった。シミュレーション結果は,提案した方法の有効性と実現可能性を検証した。提案したモデルは,他の問題を解くために用いることができ,機械学習およびスパース符号化である。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： *スペクトル ,  *雑音 ,  事後確率 ,  *畳込み ,  凸形 ,  *Laplace演算子 ,  シミュレーション ,  画像 ,  機械学習 ,  逆問題
準シソーラス用語： スパースコーディング ,  事前知識 ,  自然画像 ,  *ぼけ修正 ,  *スペクトル特性 , 【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)： 畳込み ,  核 ,  ラプラシアン ,  スペクトル特性 ,  ブラインド ,  雑音 ,  ぼけ除去