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J-GLOBAL ID：201802242752404942   整理番号：18A1899721

認知情報学のための混合正則化手法による多重画像復元法【JST・京大機械翻訳】

Multi-Images Restoration Method with a Mixed-Regularization Approach for Cognitive Informatics

著者 (4件)： Ren Xuanguang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong Universtiy, Shanghai, China) ,  Pan Han (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong Universtiy, Shanghai, China) ,  Jing Zhongliang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong Universtiy, Shanghai, China) ,  Gao Lei (Science and Technology on Avionics Integration Laboratory, Shanghai Jiao Tong Universtiy, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCI*CC  ページ： 423-430  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 認知画像処理は認知情報科学の重要な部分である。高品質画像は,認知画像処理,特に小物体認識と画像セグメンテーションにおいて重要である。多重画像復元はこれらの問題に対する代替手法を提供する。例えば,画像ノイズ除去と画像ぼけによって,生画像は,認識画像処理の結果を改良するために,より良く提供することができた。イメージング装置のサンプリング速度の改善は,マルチ画像復元のための一般的なアプローチを設計する手がかりを提供する。本論文では,多重画像(MRMI)復元問題を解くための混合正則化手法を検討した。MRMIアルゴリズムは,劣化画像から復元された有用な情報を最大化するために,複数の雑音画像を融合することにより,元の全変動(TV)ベースのアルゴリズムを一般化する。提案した手法は,l_1正則化器とTV_p正則化器を組み合わせて,2つの異なる領域,すなわち画素と勾配上で動作する潜在画像を復元する。この混合正則化法は自然信号のスパース性を同時に利用できる。得られた問題は,一般化された加速された近位勾配(GAPG)法の適応によって解決される。著者らのアプローチの有効性を,マルチ画像ノイズ除去,ぼけ,および塗装の文脈で検証した。いくつかの反復的収縮閾値化アルゴリズムと比較して,実験結果は,著者らの方式がより良い画像を復元することが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： *画像 ,  雑音 ,  *多重化 ,  *正則化 ,  *画像復元 ,  画素 ,  画像ぼけ ,  物体認識 ,  アルゴリズム ,  撮像装置
準シソーラス用語： スパース性 ,  総変動 ,  画像雑音除去 ,  画像セグメンテーション ,  高品質 , 【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 (5件)： 認知情報学 ,  正則化 ,  手法 ,  多重 ,  画像復元