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J-GLOBAL ID：201802257108167939   整理番号：18A1809112

非局所スパース性を用いた画像圧縮センシング回復のための加速近接勾配法【JST・京大機械翻訳】

Accelerated Proximal Gradient Method for Image Compressed Sensing Recovery Using Nonlocal Sparsity

著者 (3件)： Keshavarzian Razieh (Faculty of Electrical and Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran) ,  Aghagolzadeh Ali (Faculty of Electrical and Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran) ,  Rezaii Tohid Yousefi (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICEE  ページ： 440-445  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： 圧縮センシング(CS)は画像のスパース性を利用し,測定の小さなセットから正確にそれらを再構成する。最近の研究は,非局所スパース性がCS回収において優れた結果をもたらすことを示した。本論文では,最初に,類似画像パッチの集合から生成された3Dアレイを変換することにより達成された係数の関数として特性化される新しいスパース性モデルを提案した。ここで用いた関数は非凸Garrote関数である。提案された対応する最適化問題を効率的に解決するために,著者らは次に,反復的な近位法に基づく加速アルゴリズムを採用した。この再構成法は非局所スパース性と非凸最適化の両方の利点を利用する。実験結果は,CS画像回復における多くの既存のアルゴリズムと比較して,提案方法の有効性を示した。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： 凸形 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  *傾斜法 ,  三次元 ,  画像復元 ,  再構成 ,  キャラクタリゼーション ,  最適化問題
準シソーラス用語： 非凸最適化 ,  *圧縮センシング ,  *スパース性 , 【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)： スパース性 ,  圧縮センシング ,  回復 ,  加速 ,  勾配法