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J-GLOBAL ID：201802286625078409   整理番号：18A0524124

重み付きバイラテラルフィルタとカーブレット変換に基づく幾何学的成分の保存による画像雑音除去【Powered by NICT】

Image denoising by preserving geometric components based on weighted bilateral filter and curvelet transform

著者 (3件)： Routray Sidheswar (School of Electronics Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Ray Arun Kumar (School of Electronics Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Mishra Chandrabhanu (Department of Instrumentation and Electronics, CET Bhubaneswar, Odisha, India)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 159  ページ： 333-343  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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： 重み付きバイラテラルフィルタとカーブレット変換を用いた画像雑音除去中の幾何学的成分の保存は,本研究で調べた。提案した方法は,画像の集合組織とアーチファクトを強調雑音を効率的に除去した。画像におけるこれらの回復は画像の品質を改善するだけでなく,画像理解のためのユーザに知能を提供した。,高周波成分は重み付きバイラテラルフィルタ雑音成分の除去中の幾何学的特徴の保持をもたらすカーブレット変換を受けるにより分離されている。これに基づいて,WBFCTとして知られている新しい方法を提案し,模擬環境における性能を試験した。の実験シミュレーションのシリーズにより,標準バイラテラルフィルタ(SBF)でロバストなバイラテラルフィルタ(RBF),重み付きバイラテラルフィルタ(WBF),LPG-PCA,KSVD,カーブレットのみ(WBFことなくのみカーブレット変換),Wiener+カーブレット(WBFの代わりにWienerフィルタ),WBF+ウェーブレット(curvelet変換の代わりにウェーブレット変換)とWBFCTの雑音除去性能を比較した。最後に,実験結果は,Gauss雑音に関係する既存の最先端の方法と比較して,この方法が優れた性能を持つことを明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： Gauss雑音 ,  シミュレーション ,  アーチファクト ,  ロバスト性 ,  *雑音 ,  Wienerフィルタ ,  画像理解 ,  ウェーブレット変換 ,  波束 ,  *画像 ,  品質 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： *画像雑音除去 ,  *カーブレット ,  *バイラテラルフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 画像雑音除去 ,  重み付きバイラテラルフィルタ ,  画像分解 ,  カーブレット変換 ,  しきい値処理 ,  テクスチャ保存

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)： バイラテラルフィルタ ,  カーブレット変換 ,  幾何学 ,  保存 ,  画像雑音除去