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J-GLOBAL ID：201902221052944875   整理番号：19A0512401

スケール不変な尖toと区分的定常性に基づく自然画像のための雑音レベル推定【JST・京大機械翻訳】

Noise Level Estimation for Natural Images Based on Scale-Invariant Kurtosis and Piecewise Stationarity

著者 (3件)： Dong Li (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China) ,  Zhou Jiantao (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau (UM), Macau, China) ,  Tang Yuan Yan (Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 2  ページ： 1017-1030  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 雑音レベル推定は,ブラインド画像雑音除去のような多くの画像処理応用において重要である。本論文では,帯域通過領域における尖度の区分的定常性と規則的性質を共同的に利用することにより,自然画像に対する新しい雑音レベル推定手法を提案した。著者らは,画像を一連の非重複領域に適応的に分割するために,K-平均ベースのアルゴリズムを設計し,そのそれぞれのクリーンバージョンは,スケールを通して一定ではあるが未知の尖度に関連すると仮定した。次に,雑音レベル推定を,この新しい尖度モデルを最適に適合させるための問題にキャストした。さらに,雑音注入機構を通して推定バイアスをさらに低減するための整流方式を開発した。広範な実験結果は,この方法が種々の雑音タイプに対する雑音レベルを確実に推定でき,特に非Gauss雑音に対して,いくつかの最先端技術よりも性能が優れていることを示した。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： *不変性 ,  アルゴリズム ,  整流 ,  *画像 ,  画像処理 ,  周波数帯 ,  バイアス ,  *雑音指数 ,  *雑音 ,  非Gauss雑音
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  尖度 ,  画像雑音除去 ,  *自然画像 ,  *定常性 , 【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 (5件)： スケール ,  定常性 ,  自然画像 ,  雑音レベル ,  推定