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J-GLOBAL ID：201902227340554361   整理番号：19A0516291

画像ぼけ除去のための重み付きL_0シアレットに基づく方法のための効率的なスパース最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Sparse Optimization Algorithm for Weighted $¥ell _{0}$ Shearlet-Based Method for Image Deblurring

著者 (3件)： Sun Guomin (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Leng Jinsong (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Huang Tingzhu (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 3085-3094  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： スパース性は,Nyquist-Shannonサンプリング定理により必要とされるよりも有意に低いサブサンプル速度での信号回復を可能にする重要な概念の一つである。ウェーブレットやシートシステムのような多状態変換を用いることにより,信号のスパース表現を得ることができる。再構成した信号のスパース性をさらに利用するために,一般化勾配正則化器を提案したモデルに導入した。反復サポート検出(ISD)のアイデアによって動機づけて,画像ぼけのための最適化アルゴリズムフレームワークを与えた。このアルゴリズムは分割Bergmanフレームワークにおける再加重l_0-最小化問題を解決することを目的として,次の反復のために使用される重みをISDプロセスによって決定した。このプロセスの利点は,それが反復フィードバック機構を形成し,解探索のための有効性を改善することである。一連の実験を提示して,提案したフレームワークの有効性を実証した。実験結果は,他の対応物と比較して,この方法がピーク信号対雑音比の著しい改善をもたらすことを示した。しかし,数値実験により,冗長マルチスケールシステムの利用により,より多くの計算時間が必要であることを示した。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： 再構成 ,  モデル ,  波束 ,  冗長性 ,  *画像 ,  *アルゴリズム ,  動機づけ ,  正則化 ,  有効性 ,  *画像ぼけ
準シソーラス用語： 加重 ,  スパース表現 ,  スパース性 ,  *最適アルゴリズム ,  スパース , 【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 (2件)： ぼけ除去 ,  最適化アルゴリズム