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文献
J-GLOBAL ID:201902235488361559   整理番号:19A2808861

スパース辞書学習型コーディングに基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価

3D CG Image Quality Assessment Including Noise Removal Based on Sparse Dictionary Learning Coding
著者 (1件):
資料名:
巻: 119  号: 215(IMQ2019 6-8)  ページ: 1-10  発行年: 2019年09月27日
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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画像の高精細化,高品質化により,大量の画像データを処理する機会が増えてきている.画像処理を行うにあたって,高品質で高速に処理を行うことが可能であれば良いが,必ずしも高品質な環境とは限らず,画像データをどのように表現していくかは重要である.画像データを表現するために,辞書をあらかじめ用意し,その要素からできる限り少ない組み合わせで画像データの入力の一部または全体を表現するスパースコーディングを用いた画像処理手法が今までに研究されてきている.しかし,画質の観点から,どの程度の要件を満たせば,意味のある画像表現として,スパースコーディングが有効に活用できるかという議論はなされておらず,検証する必要がある.本研究では,まず,3DCG画像において6種類のノイズを付加し,その後,スパース辞書学習に基づいてノイズ除去を行った.そして,画像処理の前後では,PSNRを測定し,どの程度,画質評価値が最終的に改善しているのかを考察した.(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  人工知能 
引用文献 (31件):
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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