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J-GLOBAL ID：201702276253796289   整理番号：17A1752622

非局所的自己相似性に基づくスペクトルクラスタ化画像ノイズ除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image Denoising Method of Spectrum Clustering Based on Non-local Similarity

著者 (3件)： Ke Zufu (武漢大学電子信息学院 武漢430072) ,  Yi Benshun (武漢大学電子信息学院 武漢430072;武漢大学深zhen研究院 深zhen518057) ,  Xie Qiuying (武漢大学電子信息学院 武漢430072)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 5  ページ： 299-303  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 一般的な画像ノイズ除去法は,雑音のない画像またはノイズを含む画像の事前情報を単独で利用するだけであり,これらの2つの画像の事前情報を効果的に結合することはできない。この問題を解決するために,非雑音画像ブロックの事前情報と雑音画像ブロックの非局所的自己相似性に基づく画像雑音除去アルゴリズムを提案した。まず第一に,スペクトルクラスタ化を用いて,ノイズのない画像ブロックをクラスタ化して,画像の類似ブロックを同じクラスにクラスタ化して,学習したクラスタ化情報をノイズ画像ブロックのクラスタ化に使用した。次に,1つの低いランクマトリックスを構成するために,同じ画像におけるノイズを含む画像ブロックを定量化して,マトリックスを形成した。次に,対応するオリジナル画像データを,低ランク近似プロセスによって推定した。最後に,原画像データに基づいて画像を再構成した。実験結果により,提案したアルゴリズムは,従来の適応正則化非局所平均雑音除去アルゴリズムおよび主成分分析および局所画素クラスタリングに基づく二次画像ノイズ除去アルゴリズムと比較して,より高いピーク信号対雑音比を得ることができ,そして,画像の詳細を保存することができた。より良いノイズ除去効果が得られた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  画素 ,  *アルゴリズム ,  *自己相似性 ,  再構成 ,  *クラスタ化 ,  *スペクトル ,  正則化 ,  雑音除去 ,  雑音 ,  *雑音低減 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 画像データ ,  事前知識 ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Image denoising ,  Spectrum clustering ,  Non-local self-similarity ,  Low-rank approximation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己相似性 ,  スペクトル ,  クラスタ化 ,  画像ノイズ除去 ,  アルゴリズム