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J-GLOBAL ID：201902230373824511   整理番号：19A0512392

エッジ意識平滑化のための誘導ウェーブレット収縮【JST・京大機械翻訳】

Guided Wavelet Shrinkage for Edge-Aware Smoothing

著者 (1件)： Deng Guang (Department of Engineering, La Trobe University, Bundoora, VIC, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 2  ページ： 900-914  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： エッジ認識平滑化は,コンピュータビジョンとグラフィックスにおける広い範囲の応用のために広く研究されている。ほとんどの公表された研究は,空間領域における平滑化問題の定式化に焦点を合わせてきた。本論文では,ウェーブレット領域において最大事後推定問題として定式化された,誘導ウェーブレット縮小(GWS)と呼ばれる新しいエッジ認識平滑化フレームワークを提案した。有効で計算効率の良いアルゴリズムを導くために,統計モデルと関連パラメータに多くの望ましい性質を課した。提案したGWSをウェーブレット領域における古典的画像雑音除去と比較した。また,異なるウェーブレット表現を比較し,二重密度デュアルツリーウェーブレット変換が最良の選択であることを見出した。GWSは自己誘導または外部誘導として構成できることを示した。また,反復または非反復法で操作することができる。実験結果と多くのアルゴリズムによる比較は,GWSベースのアルゴリズムがO(N)計算の複雑さによって競争力のある結果を作り出すことができることを実証した。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： *平滑化 ,  *波束 ,  ウェーブレット変換 ,  計算量 ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  逐次近似 ,  コンピュータビジョン ,  統計模型
準シソーラス用語： 画像雑音除去 ,  計算効率 ,  空間領域 , 【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)： エッジ ,  意識 ,  平滑化 ,  誘導 ,  ウェーブレット ,  収縮