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J-GLOBAL ID：201802241989483410   整理番号：18A1097373

スパース表現と正則制約に基づく画像ノイズ除去手法の概要【JST・京大機械翻訳】

Image Denoising Based on Sparse Representation and Regularization Constraint:A Re-view

著者 (5件)： Peng Zhenming (電子科技大学信息与通信工程学院,成都,611731) ,  Chen Yingpin (電子科技大学信息与通信工程学院,成都,611731;min南師范大学物理与信息工程学院,zhang州,363000) ,  Pu Tian (電子科技大学信息与通信工程学院,成都,611731) ,  Wang Yuqing (電子科技大学信息与通信工程学院,成都,611731) ,  He Yanmin (電子科技大学信息与通信工程学院,成都,611731)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 33  号： 1  ページ： 1-11  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： データノイズ除去は,信号と画像処理の分野における古典的な問題であり,様々な工学実践に広く使われている。騒音源の多様性のため、ノイズ除去はずっと挑戦性があり、非常に活発な研究課題であり、多くの古典的ノイズ除去方法が開発されている。近年、圧縮センシング理論の発展に伴い、スパース表現と正則化制約逆問題の解決方法は画像ノイズ除去領域の重要な発展方向と技術ルートとなっている。本論文では,最初に,画像雑音のソースとタイプを回顧し,まとめ,次に,スパース表現と正則化制約に基づく画像ノイズ除去技術について,種々のタイプの画像ノイズについて要約した。最後に,ノイズ除去アルゴリズムの性能評価指標を要約した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  騒音源 ,  性能評価 ,  *雑音低減 ,  正則化 ,  アルゴリズム ,  逆問題 ,  画像処理
準シソーラス用語： 画像雑音 ,  圧縮センシング ,  *画像雑音除去 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image denoising ,  sparse representation ,  dictionary learning ,  total variation ,  regularization constraint

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパース表現 ,  制約 ,  画像ノイズ除去 ,  手法 ,  概要