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J-GLOBAL ID：201802258706545790   整理番号：18A1393019

暗および低コントラスト画像の強化のための正則化変分動的確率共鳴法【JST・京大機械翻訳】

Regularized variational dynamic stochastic resonance method for enhancement of dark and low-contrast image

著者 (3件)： Zhang Jun (School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, PR China) ,  Liu Haijiao (School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, PR China) ,  Wei Zhihui (School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094, PR China)
資料名： Computers & Mathematics with Applications  (Computers & Mathematics with Applications)
巻： 76  号： 4  ページ： 774-787  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0572C  ISSN： 0898-1221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的確率共鳴(DSR)は暗および低コントラスト画像の増強のための明確な技術である。DSRに基づく画像強調には雑音が必要であり,雑音レベルは輝度と同時に大きくなり,強調画像の知覚品質を大幅に低下させ,雑音の高レベル除去が画像詳細の深刻な損失を引き起こすため,雑音除去の困難さを増加させる。本論文では,強調処理後の雑音除去の代わりに,強化過程において,雑音を徐々に抑制し,同時に雑音を抑制することを提案した。著者らは,最初に,変分フレームワークにおける従来の偏微分方程式(PDE)ベースのDSRモデルを書き換えて,次に,画像強調のための新しい全変動正規化(TV)DSR法を提案した。TV正規化DSRモデルの解の存在と一意性を理論的に証明した。さらに,変分フレームワークおよびPDEフレームワークにおいて,それぞれ,TV正則化DSRモデルを一般化し,したがって,著者らは,著者らのアプローチに,より多くの既存のノイズ除去方法を組み込むことができた。数値比較により,提案した技術は雑音抑制と同様にコントラストと輝度増強に関して顕著な性能を与え,したがって,良好な知覚品質をもつ増強画像を得ることができることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音除去 ,  正規化 ,  *正則化 ,  *画像 ,  雑音発生防止 ,  雑音低減 ,  *変分法 ,  雑音 ,  偏微分方程式 ,  画像強調 ,  輝度 ,  *コントラスト
準シソーラス用語： 総変動 ,  知覚品質 ,  *確率共鳴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像強調 ,  画像雑音除去 ,  動的確率共鳴 ,  正則化法 ,  偏微分方程式

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)： コントラスト ,  強化 ,  正則化 ,  変分 ,  確率共鳴