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J-GLOBAL ID：201802243560907048   整理番号：18A0518721

画像雑音除去のためのグラフ上の相関保存【Powered by NICT】

Correlation preserving on graphs for image denoising

著者 (4件)： Chen Rui (National Engineering Laboratory for Video Technology, Peking University, Beijing, China) ,  Jia Huizhu (National Engineering Laboratory for Video Technology, Peking University, Beijing, China) ,  Xie Xiaodong (National Engineering Laboratory for Video Technology, Peking University, Beijing, China) ,  Gao Wen (National Engineering Laboratory for Video Technology, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1876-1880  発行年： 2017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： 本論文では,グラフ上の保存相関に基づく新しい辞書駆動画像雑音除去法を提案した。学習基底ベクトル集合間の不安定と信頼できない相関の欠点を克服するために,符号化プロセスに採用されている二有効正則化戦略。特に,グラフベース正則化器を構築地球類似性,幾何学的構造と組織化パッチの弁別特徴の両方を捉える適応を維持することである。特に,グラフのエッジ重みは非負低品位建設を求めることにより得られた。に加えて,局所的制約により空間的近傍情報だけでなく雑音パッチに存在する内部一貫性を保存し,且つ自動的に設計されている過完備辞書を学習した。実験結果により,提案手法がPSNRおよび主観的視覚品質の双方の点から最新の雑音除去結果を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正則化 ,  学習 ,  *雑音 ,  *雑音除去 ,  符号化 ,  *グラフ ,  地球 ,  類似性
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  ピーク信号対雑音比 ,  近傍 ,  基底ベクトル ,  *画像雑音除去 , 【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 (4件)： 画像雑音除去 ,  グラフ ,  相関 ,  保存