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J-GLOBAL ID：201702276134329679   整理番号：17A1429173

ブラインドデコンボリューションに基づく階層的画像再サンプリング検出【Powered by NICT】

Hierarchical image resampling detection based on blind deconvolution

著者 (4件)： Su Yuting (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Jin Xiao (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhang Chengqian (School of Electrical Engineering and Information, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Chen Yawei (School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 48  ページ： 480-490  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リサンプリング検出は,マルチメディア法医学における有用なツールであるが,圧縮と雑音のある症例における挑戦的な課題である。本論文では,逆フィルタリング法を用いて編集された画像の回復モデリングにより,ブラインドデコンボリューションに基づく新しい再サンプリング検出フレームワークを提案した。リサンプリングプロセスにおける異なる補間タイプは,筆者らのアルゴリズムであり,実用的な法医学シナリオのための有意なにより区別できた。さらに,伝統的な再サンプリング検出アルゴリズムとは対照的に,著者らの方法は,JPEGブロックアーチファクトによる干渉を効果的に避けることができる。実験結果が示すように,この方法は強いJPEG圧縮と実質的なGauss雑音の場合に他の最先端手法よりもよりロバストである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： マルチメディア ,  ロバスト性 ,  モデリング ,  JPEG ,  法医学 ,  内挿法 ,  *画像 ,  Gauss雑音 ,  雑音 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 ,  検出アルゴリズム ,  逆フィルタリング ,  *リサンプリング ,  *ブラインドデコンボリューション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像科学捜査 ,  画像再サンプリング検出 ,  ブラインドデコンボリューション

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ブラインドデコンボリューション ,  再サンプリング