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J-GLOBAL ID：201702287791005611   整理番号：17A0143184

画像雑音除去のためのカーブレット収縮ベース反復正則化法【Powered by NICT】

Curvelet Shrinkage Based Iterative Regularization Method for Image Denoising

著者 (2件)： Li Min ,  Sun Xiaoli
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CIS  ページ： 103-106  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雑音からの画像を再構築,特に重要な詳細と医用画像のような特徴を持つへの挑戦課題である。カーブレット分解spacesG111(R2)を統合した新しい反復正則化法を提案した。新しい方法のMinimzerはカーブレットスケールに依存することを重量とカーブレット企業収縮に代わるものとして理解できる。具体的には,提案したモデルはウェーブレットに基づく方法の一般化と見なすことができる。さらに,提案手法では,雑音除去で非常に競争力があることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  医用画像 ,  *雑音 ,  波束 ,  *画像 ,  *雑音除去 ,  *正則化
準シソーラス用語： *カーブレット ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 画像雑音除去 ,  カーブレット ,  収縮 ,  反復