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J-GLOBAL ID：201802214778268135   整理番号：18A1975939

適応半結合スパース辞書学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive semi-coupled sparse dictionary learning algorithm

著者 (4件)： Chen Zhiwei (四川大学電子信息学院,四川成都,610065) ,  Yang Xiaomin (四川大学電子信息学院,四川成都,610065) ,  Wu Wei (四川大学電子信息学院,四川成都,610065) ,  Hu Mingming (四川大学電子信息学院,四川成都,610065)
資料名： Tai Hezi Kexue Yudianzi Xinxi Xuebao  (Tai Hezi Kexue Yudianzi Xinxi Xuebao)
巻： 16  号： 3  ページ： 529-534,546  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3004A  ISSN： 2095-4980  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： 画像超解像再構成を実現するために,適応半結合スパース辞書学習アルゴリズムを提案した。結合辞書学習アルゴリズムにおけるスパース符号化制約条件の過酷な欠点のため,半結合辞書学習アルゴリズムを採用した。半結合辞書学習アルゴリズムにおけるグローバル辞書表現の限界に従って,マルチ辞書訓練アルゴリズムと対応する再構成法を解析した。適応画像ブロッククラスタリングアルゴリズムに基づく半結合スパース辞書学習アルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,新アルゴリズムが再構成されたButterfly,Cameraman,Foreman,Plants,およびForemanであることを示した。HatとLenaなどの画像のピーク信号対雑音比(PSNR)は,K-平均クラスタリングアルゴリズムに基づく半結合スパース辞書学習アルゴリズムよりそれぞれ0.18dB,0.16dB,0.52dB,0.21dB,0であった。23dBと0.14dBであった。このアルゴリズムはより良い画像再構成効果を得ることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  超解像 ,  画像再構成 ,  画像 ,  *学習アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  スパースコーディング , 【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 (3件)： 適応 ,  辞書学習 ,  アルゴリズム