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J-GLOBAL ID：201802234172252099   整理番号：18A2190290

低次Tucker分解に基づく画像回復技術研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Image Restoration Technology Based on Low-Rank Tucker Decomposition

著者 (1件)： Yang Hailiang (青海警官職業学院,青海西寧,810006)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 5  ページ： 177-180,184  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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： 近年、画像回復は次第にデジタル画像処理領域の研究焦点となり、有効に損傷された画像データを回復するため、テンソルデータ構造の形式を用いて、復元された画像データを表示し、テンソルに基づく画像回復方法を提案した。クリーン画像における混合ノイズの固有構造を十分に認識した。具体的に言えば、きれいな画像内容に対して、テンソルTucker分解を用いて、すべての周波数帯間の大域相関性と、異方性空間スペクトル総変化(SSTV)正則化を表現し、空間と周波数領域におけるセグメント平滑構造を表現する。混合ノイズの画像内容に対して、正則化を用いてスパースノイズを検出し、ストライプ、パルスノイズと死画素を含む、増強ラグランジュ乗数(ALM)の方法を用いて、得られた最適化問題を求めるための有効なアルゴリズムを開発した。最後に、シミュレーションと現実生活におけるノイズのある画像に対して広範な実験を行い、その結果、アルゴリズムの動作が良好で、収束が速く、損傷画像を良好な状態に回復させ、回復精度が高いことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異方性 ,  パルス ,  テンソル ,  最適化問題 ,  スペクトル ,  正則化 ,  周波数帯 ,  *画像復元 ,  アルゴリズム ,  画素 ,  周波数領域 ,  雑音 ,  Lagrange乗数法 ,  *画像 ,  画像データ

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)： 分解 ,  画像回復 ,  研究