文献

J-GLOBAL ID：201902216788456507   整理番号：19A0624067

圧縮センシング再構成ネットワークのための最適化測定符号化【JST・京大機械翻訳】

Optimized Measurements Coding for Compressive Sensing Reconstruction Network

著者 (3件)： Zhao Chen (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Bai Huihui (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Zhao Yao (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSP  ページ： 596-599  発行年： 2018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： 圧縮センシング(CS)は,元の信号をいくつかのインコヒーレント線形測定に符号化し,いくつかの測定から全信号を再構成する新しい技術である。歪が主に量子化器から生じる以前の符号化方式と異なり,歪はCSベース符号化方式における量子化と測定速度(MR)に関連する。本論文では,CSに基づくエンドツーエンド画像圧縮システムを提示した。提示したシステムは,主に従来の圧縮センシング符号化とデッドゾーン量子化による再構成を統合した。CS再構成ネットワークのための最適化測定符号化方式を提案した。センシング行列の選択,量子化とMR間のトレードオフ,再構成ネットワークを含むシステムパラメータを設計した。さらに,有効な方法は,任意の与えられたビット速度において,量子化ステップとMRを,ほぼ最適な品質を達成するために,共同で制御することができる。したがって,著者らの方法は再構成品質と記憶空間のより良いバランスを達成することができる。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： 形状測定 ,  *ネットワーク ,  エンドツーエンド方式 ,  *再構成 ,  品質 ,  量子化器 ,  量子化 ,  画像圧縮 ,  *最適化
準シソーラス用語： ビットレート ,  システムパラメータ ,  *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 ,  再構成 ,  最適化 ,  符号化