文献

J-GLOBAL ID：201702275798137176   整理番号：17A0293019

適応射影アルゴリズムに基づく分数次モデルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Fractional Total Variation Denoising Model Based on Adaptive Projection Algorithm

著者 (3件)： Zhang Guimei (Key Laboratory of Jiangxi Province for Image Processing and Pattern Recognition, Nanchang Hangkong University) ,  Sun Xiaoxu (Key Laboratory of Jiangxi Province for Image Processing and Pattern Recognition, Nanchang Hangkong University) ,  Liu Jianxin (School of Mechanical Engineering, Xihua University)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 11  ページ： 1009-1018  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 画像の雑音除去と画像のテクスチャの詳細を維持するために,適応射影アルゴリズムに基づく率のモデルを提案した。このモデルでは,GRUNWALD-LETNIKOV分数階微分法を用いて,全変分法における一次導関数を置換し,画像を全球面上に投影することにより,率の最適化問題を解決した。そして,画像の局所的情報に従って,画像をテクスチャ領域と非テクスチャ領域に分割し,それにより,投影法のソフトしきい値を適応的に計算した。理論的解析と実験結果は,提案方法がノイズを除去して,ブロック効果を除去することができて,画像の弱いとテクスチャ詳細を効果的に維持することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  雑音除去 ,  導関数 ,  *アルゴリズム ,  球面 ,  微分 ,  最適化問題 ,  画像 ,  変分法 ,  *射影
準シソーラス用語： テクスチャ ,  *分数次 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Image Denoising ,  Fractional Differential ,  Total Variation ,  Projection Algorithm

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  射影 ,  アルゴリズム ,  分数次 ,  モデル ,  提案