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J-GLOBAL ID：201702281910625471   整理番号：17A0410800

Reぼけ過程に基づく正則化を用いた非ブラインド画像デコンボリューション【Powered by NICT】

Non-blind image deconvolution using a regularization based on re-blurring process

著者 (3件)： Javaran Taiebeh Askari (Image Processing and Data Mining (IPDM) Research Lab, Faculty of Computer Engineering and Information Technology, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran) ,  Hassanpour Hamid (Image Processing and Data Mining (IPDM) Research Lab, Faculty of Computer Engineering and Information Technology, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran) ,  Abolghasemi Vahid (Faculty of Electrical Engineering and Robotics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 154  ページ： 16-34  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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： 画像デコンボリューションを解くための正則化項を必要とする不良設定問題である。画像デコンボリューションにおける正則化項として用いて画像事前分布の最も一般的な形態は,平滑化(僅かにぼやけた)画像を生成する傾向があり,それにより,画像詳細を再現良くない。本論文では,新しい画像前を紹介した。事前確率が非ブラインド画像デコンボリューション問題をモデル化するために正則化項として用いた。完全正則化項は二つの部分:勾配の非スパース性を不利にすると,他の画像のぼけを不利にするから構成されている。得られた正則化項はぼやけたよりも鋭い画像に有利であった。はこの項の最小値は真の鋭い解に対応することを意味している。最小化問題は,非凸,半二次正則化に基づく方式を提案した。ぼけ除去人工的および実ぼけ画像のための既存の非ブラインド画像デコンボリューション法を用いたいくつかの定量的および定性的比較を行うことにより提案手法の有効性を実証した。実験結果は,提案手法が,画像詳細を再構成に傾向がある一方,雑音を抑制することを示した。さらに,再構成された画像はより高いPSNRと既存の方法のものと比較して低いぼけ値を有していた。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： *正則化 ,  再構成 ,  平滑化 ,  最小化問題 ,  雑音 ,  事前確率 ,  凸形 ,  *画像 ,  モデリング
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  ぼけ修正 ,  スパース性 ,  事前分布 ,  *画像デコンボリューション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 非ブラインド画像デコンボリューション ,  画像前 ,  正則化 ,  Optimization ,  Reぼけ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： Re ,  ぼけ ,  過程 ,  正則化 ,  ブラインド ,  画像デコンボリューション