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J-GLOBAL ID：201902215655520564   整理番号：19A0527151

コントラスト感度関数に基づく知覚圧縮センシング:我々は非可視冗長性獲得を避けることができるか?【JST・京大機械翻訳】

Perceptual compressive sensing based on contrast sensitivity function: Can we avoid non-visible redundancies acquisition?

著者 (2件)： Safavi Seyed Hamid (Faculty of Electrical and Computer Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran, 1983969411) ,  Torkamani-Azar Farah (Faculty of Electrical and Computer Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran, 1983969411)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEE  ページ： 2041-2046  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の圧縮センシング(CS)は,信号の最も重要な部分を直接獲得することを試みている。事実,CSは信号の既存の統計的冗長性の獲得を避ける。人間の眼の感度は各周波数に対して異なっているので,統計的冗長性に加えて,人間の眼が検出できない画像に知覚的冗長性が存在する。本論文では,非可視情報の獲得も避けられる新しいCSアプローチを提案した。したがって,より良い圧縮性能を期待することができた。このモデルにおけるこれらの知覚冗長性を考慮するために,重み付きCSアイデアを展開した。さらに,ブロックに基づく圧縮センシングは,いくつかの利点を有するので有利である。(a)センシング行列を保存するための低メモリとスパース化基底を必要とする。(b)すべてのブロックは並列に再構成できる。したがって,提案した方式をブロックベースのフレームワークに適用し,それを実用化する。シミュレーション結果は,他の最先端の方法と比較して,提案した方法の優位性を検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  *感度関数 ,  基底 ,  *コントラスト ,  シミュレーション ,  記憶装置 ,  *冗長性 ,  画像
準シソーラス用語： スパース ,  *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 (6件)： コントラスト ,  感度関数 ,  知覚 ,  圧縮センシング ,  冗長性 ,  獲得