文献

J-GLOBAL ID：201702284094441356   整理番号：17A1498847

NLMに基づく画像雑音除去のための探索領域の適応選択【Powered by NICT】

Adaptive selection of search region for NLM based image denoising

著者 (2件)： Verma Rajiv (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Kurukshetra 136119, India) ,  Pandey Rajoo (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Kurukshetra 136119, India)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 147  ページ： 151-162  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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： 非局所平均値(NLM)アルゴリズムは画像全体に存在する自己相似または反復パターンや画像のノイズ除去のための予め定義された探索窓を利用した。探索窓のサイズはNLMアルゴリズムの性能に重要な役割を果たしている。アルゴリズムの中で用いられたサーチウィンドウが必要であるサイズよりも大きいならば,それは画像の平滑化に導くが,小さい探索窓の選択は,不適切な雑音除去をもたらす可能性がある。,理想的には探索窓サイズは探索領域の特性に基づく領域に領域から最適なければならない。提案したアルゴリズムは,フィルタした像での探索領域の分散は元の画像の対応する領域の推定された分散に近いことを各ピクセルに対する探索ウインドウの最適サイズを選択する。実験結果は,提案したアルゴリズムは,標準試験画像のノイズ除去のためのPSNR(dB),SSIMおよび視覚品質の意味で元のNLMと他の最新のアルゴリズムよりも優れていることを示した。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： *画像 ,  フィルタ ,  雑音低減 ,  画素 ,  平滑化 ,  最適規模 ,  アルゴリズム ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  構造的類似性 ,  ピーク信号対雑音比 ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像雑音除去 ,  非局所平均(NLM) ,  探索窓サイズ ,  分散推定 ,  探索領域特性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： NLM ,  画像雑音除去 ,  探索 ,  適応