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J-GLOBAL ID：201802264137197924   整理番号：18A0675883

近傍局所OMPスパース表現は,画像雑音除去を示した。【JST・京大機械翻訳】

Image denoising based on sparse representation of neighbor local OMP

著者 (4件)： Jiao Lijuan (忻州師范学院計算机科学与技術系,忻州,034000) ,  Wang Wenjian (山西大学計算机与信息技術学院,太原,030006) ,  Zhao Qingshan (忻州師范学院計算机科学与技術系,忻州,034000) ,  Cao Jianfang (忻州師范学院計算机科学与技術系,忻州,034000)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 22  号： 11  ページ： 1486-1492  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  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： 目的:分類に基づくスパース辞書ノイズ除去アルゴリズムは辞書訓練段階の効率問題を改善するが、スパース分解段階は依然として全辞書マッチングであり、アルゴリズムの運行速度に影響を与える。スパース分解アルゴリズムにおける複雑なマトリックスの計算と辞書のグローバル探索によって引き起こされたアルゴリズムの効率性が低く,冗長なスパース辞書が画像の具体的特徴を記述できないので,画像雑音除去効果に影響する問題を解決するために,改良アルゴリズムを提案した。方法:最初に,まばらな分解段階において,元の直交マッチング追跡アルゴリズムに基づき,辞書の原子クラスタ化のアイデアを導入して,局所的直交マッチング追跡アルゴリズムを提案して,グローバル探索を局所探索に最適化した。局所探索において良好なマッチング結果を保つために,近傍選択戦略を提案し,クラスタ中心と信号原子の距離を計算し,最適閾値を適応的に選択し,最適解を得た。. . 1の閾値を適応的に選択した。最後に,画像をコンテンツクラスタと背景クラスタに分解し,近傍クラスタに基づく局所K特異値分解(K-SVD)アルゴリズムを用いてノイズを除去し,バックグラウンドクラスタを平均フィルタにより雑音除去した。結果:USC標準データベースにおける大量の画像に対してノイズ除去実験を行ったところ、本アルゴリズムのノイズ除去結果のピーク信号対雑音比はK-SVDアルゴリズムより平均1.53dB高く、2次元ブロックマッチング(BM3D)アルゴリズムより平均0.72dB高かった。クラスタ化スパース表現(CSR)アルゴリズムと比較して,平均値は0.5dB改善されることが示された。実行時間は,元のアルゴリズムと比較して23.2%増加した。結論:本アルゴリズムはグレースケール画像ノイズ除去に対して、ノイズ除去効果とノイズ除去効率においていずれも改善され、特に詳細なテクスチャが豊富なグレースケール画像ノイズ除去に対して一定の応用価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  マッチング ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  グレースケール ,  特異値分解 ,  雑音低減 ,  *画像 ,  二次元 ,  *透視図法 ,  *雑音除去 ,  クラスタ化 ,  フィルタ ,  クラスタ
準シソーラス用語： *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image denoising ,  sparse representation ,  local dictionary ,  neighbor prioritizing ,  NLK-SVD

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 近傍 ,  スパース表現 ,  画像雑音除去