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J-GLOBAL ID:201802275482293610   整理番号:18A0377629

非凸低ランクテクスチャ正則化による漫画テクスチャ画像分解【Powered by NICT】

Cartoon-texture image decomposition via non-convex low-rank texture regularization
著者 (4件):
資料名:
巻: 354  号:ページ: 3170-3187  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0292A  ISSN: 0016-0032  CODEN: JFINA  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)
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低ランク正則化に基づく方法は,画像を分解その漫画と集合組織成分にすることに成功した。しかし,既存の低ランク正則化の方法の大部分は凸核ノルム最小化,これは各特異値を罰する等しくのために実際的には準最適であるとして定式化した。最近の研究は,異なるスケールでの特異値を処理する適応的非凸低ランク近似はこれらの凸のものより良好な結果を与えることを示した。本論文では,画像分解における集合組織成分,特異値を集合組織成分のより良い特性化を容易にするために様々な程度を特性化するために低ランク正則化としての非凸log det機能を考察した。非凸漫画テクスチャ画像分解モデル,漫画と集合組織成分は全変動ノルムとlog det関数を最小化することにより同時に特性化を得た。集合組織成分の自己相似性と一つのモデルに漫画成分の区分的に滑らかなを統合した。モデルは,各種画像劣化を扱うことができる,ぼけ,失われた画素と雑音を含む。さらに,著者らは,提案したモデルを解くために乗算器の効率的な交互方向法を開発した。提案した方法は,漫画と集合組織成分の分解と復元画像の両方を与えた。数値実験の結果は,画像分解における提案した方法の優れた性能を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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