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J-GLOBAL ID：201802233538174491   整理番号：18A0822210

形状事前および文脈ツリーによる画像輪郭の結合雑音除去/圧縮【JST・京大機械翻訳】

Joint Denoising/Compression of Image Contours via Shape Prior and Context Tree

著者 (3件)： Zheng Amin (Meitu, Inc., Xiamen, China) ,  Cheung Gene (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Florencio Dinei (Microsoft Research, Redmond, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 7  ページ： 3332-3344  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深さセンシング技術の出現は,画像におけるオブジェクト輪郭の抽出,オブジェクト検出や人間行動認識のような後のより高いレベルのコンピュータビジョンタスクのための一般的で重要な前処理ステップがより容易になったことを意味する。しかし,捕捉された深さ画像は取得雑音を含み,検出された輪郭は結果として誤差を被る。本論文では,入力として復号化された輪郭を用いて上述のアプリケーション特定タスクを実行することができる,クライアントへの帯域幅制約伝送のための画像において,検出された輪郭を共同的に雑音除去し圧縮することを提案した。最初に,著者らは,一般的に,ジョイント雑音除去/圧縮アプローチが,最初に雑音除去を行う分離二段階アプローチを上回ることができることを理論的に証明した。ジョイントアプローチを採用して,方向性エッジの観測されたストリングにおいて遭遇する典型的な誤差をモデル化するバースト誤差モデルを提案した。次に,その符号速度により与えられた推定されたストリングの事後確率を排除する,レート制約付き最大事後問題を定式化した。最適に設定された問題を解決する動的計画法アルゴリズムを設計し,アルゴリズムの複雑さを劇的に低減することができる全接尾木木と呼ばれるコンパクトな文脈表現を提案した。著者らの知る限り,著者らは,画像輪郭の結合雑音除去/圧縮の問題を研究し,計算効率的最適化アルゴリズムを提供するための文献における最初のものである。実験結果により,著者らの共同雑音除去/圧縮方式は,匹敵する視覚品質において競合分離方式と比較して,ビットレートを最大18%低減できることを示した。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： 事後確率 ,  前処理 ,  *画像 ,  動的計画法 ,  復号化 ,  アルゴリズム ,  *雑音 ,  モデリング ,  コンピュータビジョン ,  定式化 ,  *雑音除去 ,  帯域幅
準シソーラス用語： ビットレート ,  最適アルゴリズム ,  計算効率 ,  物体検出 , 【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)： 文脈 ,  輪郭 ,  雑音除去