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J-GLOBAL ID：201802214160431117   整理番号：18A2097856

雑音のあるマルチメディアデータを検出する雑音モデルとその雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Noise Models to Detect Noisy Multimedia Data & its De-Noising

著者 (2件)： Patil Neha S. (Gogte Institute of Technology, Belagavi, India) ,  Udupi V. R (Maratha Mandal Engineering College, Belagavi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICACCT  ページ： 451-454  発行年： 2018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： マルチメディアデータベースは,テキスト,画像,グラフィックオブジェクトのような一次メディアデータタイプ,図面,スケッチ,イラスト,アニメーションシーケンス,オーディオ,ビデオなどを含む相対マルチメディアデータの収集であり,マルチメディアデータの品質を低下させるデータに含まれる望ましくない情報である。マルチメディア取得,伝送,符号化または処理段階の間,雑音はマルチメディアデータに含まれる。ノイズ除去プロセスは,可能な限りオリジナル画像の詳細を復元する。ノイズ除去アルゴリズムは,ノイズマルチメディアデータのタイプに基づいて選択した。雑音モデルの事前知識なしで,雑音除去作用を詳細化し,実行することは困難である。本論文では,様々な雑音モデルの概要,異なる雑音モデルの適用結果,画像ノイズ除去のための異なるフィルタの適用に焦点を当てた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 録画装置 ,  アニメーション ,  雑音低減 ,  アルゴリズム ,  品質 ,  *雑音除去 ,  オーディオ機器 ,  フィルタ ,  *雑音 ,  画像 ,  *マルチメディア ,  精密化
準シソーラス用語： 事前知識 ,  イラスト ,  *雑音モデル , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  マルチメディアデータ ,  雑音モデル ,  雑音除去