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J-GLOBAL ID：201902229155954608   整理番号：19A2562921

インコヒーレント辞書学習に基づく画像雑音除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image Denoising Algorithm Based on Incoherent Dictionary Learning

著者 (3件)： Li Jianjun (The institute of information science & technology, Guangdong University of Foreign Studies South China Business College, Guangzhou, 510080) ,  Wang Junhua (The institute of information science & technology, Guangdong University of Foreign Studies South China Business College, Guangzhou, 510080) ,  Li Junshan (The institute of information science & technology, Guangdong University of Foreign Studies South China Business College, Guangzhou, 510080)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCC  ページ： 3337-3340  発行年： 2019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： 画像フィルタリング過程におけるテクスチャ情報を失う欠陥を目的として,非相関辞書学習に基づく画像フィルタリングアルゴリズムを提案した。最初に,雑音のある画像を重なり合う画像ブロックに分割し,画像ブロックをランダムに抽出した。非相関冗長辞書を,非相関辞書学習技術を用いて得た。最後に,冗長辞書の下の各画像ブロックのスパース表現係数をスパース符号化アルゴリズムによって得て,オリジナル画像をスパース表現係数を用いて復元した。実験結果は,無関係な冗長辞書が画像のテクスチャ情報を表現する強い能力を持つことを示した。それは,画像の詳細とテクスチャ情報をより良く保ち,視覚効果を改善することができる。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： *画像 ,  *雑音 ,  *アルゴリズム ,  視覚効果 ,  冗長性
準シソーラス用語： 暗号化アルゴリズム ,  スパース ,  スパース表現 ,  非相関 ,  質感 ,  画像フィルタリング ,  *画像雑音除去 ,  *辞書学習 , 【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 (3件)： 辞書学習 ,  画像雑音除去 ,  アルゴリズム