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J-GLOBAL ID：201802232200685186   整理番号：18A0668048

重み付きカーネルノルムと全変分法を組み合わせた画像の二次雑音除去について述べた。【JST・京大機械翻訳】

Two level denoising with weighted kernel norm and total variation

著者 (2件)： Zhu Hao (西南科技大学 信息工程学院,四川 綿陽 621010;特殊環境机器人技術四川省重点実験室,四川 綿陽 621010) ,  Lu Jinzheng (西南科技大学 信息工程学院,四川 綿陽 621010;特殊環境机器人技術四川省重点実験室,四川 綿陽 621010)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 23  ページ： 177-183  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 画像ノイズ除去後の視覚感覚を向上させるために,重み付きカーネルノルム最小化(WNNM)と全変化(TV)を組み合わせた二次画像雑音除去法を提案した。まず第一に,雑音除去画像に基づくTVベースのノイズ除去を行い,次に,雑音画像と基本的ノイズ除去結果を差分演算に適用し,次に,フィルタリング後の画像を基本的TV雑音除去画像と重ね合わせ,ブロックマッチングにより類似パッチを収集した。最後に,重み付きカーネルノルム最小化を用いて,二次雑音除去を行い,最終的な雑音除去画像を得た。元のWNNM,三次元ブロックマッチングノイズ除去(BM3D),および漏斗自己相似非局所雑音除去(FNLM)と比較して,この方法は,平滑領域に対して優れた雑音除去効果を持つだけでなく,より良い結果を得ることができた。同時に,高いノイズの下での漏斗の自己相似非局所的ノイズ除去とBM3D処理によって引き起こされる偽のストライプの状態を処理して,構造的テクスチャ情報の最大化を類似させることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 演算 ,  *雑音 ,  *画像 ,  フィルタリング ,  三次元 ,  *雑音除去 ,  雑音低減 ,  *変分法 ,  視覚
準シソーラス用語： 質感 ,  漏斗 ,  ブロックマッチング ,  画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： weighted kernel norm ,  total variation ,  image residual ,  twice denoised

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)： カーネル ,  ノルム ,  変分法 ,  雑音除去