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J-GLOBAL ID：201802276807269520   整理番号：18A1738671

圧縮センシングにおけるブロック構造辞書学習手法の改良【JST・京大機械翻訳】

Improvement of block structure dictionary learning method in compressed sensing

著者 (3件)： Yu Qingjiang (遼寧工程技術大学理学院,遼寧阜新,123000) ,  Liu Kang (遼寧工程技術大学理学院,遼寧阜新,123000) ,  Shi Mingjie (遼寧工程技術大学理学院,遼寧阜新,123000)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 37  号： 7  ページ： 59-62  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： スパース凝集に基づくブロック構造辞書学習法は辞書原子の支持集合の数の差が大きい場合を識別できない問題で、球面K-平均学習ブロック構造辞書の方法を利用して、辞書原子の支持集合の差を考慮範囲に入れた。余弦距離の判別により、近い辞書原子をクラスタリングし、不均一ブロック構造を持つ辞書を形成した。学習によって得られたブロック構造辞書を用いて信号を再構成した。シミュレーション結果は,離散余弦ベース(DCT),無構造辞書,およびスパース集合に基づくブロック構造辞書と比べて,改良方式の学習辞書と画像信号のマッチング度がより良く,画像再構成の品質が効果的に改良され,信号の再構成エラーが低減されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 球面 ,  シミュレーション ,  画像信号 ,  画像再構成 ,  マッチング ,  *ブロック構造 ,  *学習 ,  凝集 ,  品質 ,  再構成
準シソーラス用語： *辞書学習 ,  *圧縮センシング , 【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)： 圧縮センシング ,  ブロック構造 ,  辞書学習 ,  手法