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J-GLOBAL ID：201902253110876910   整理番号：19A1771726

カラー画像復元のための重み付きテンソル核ノルム最小化【JST・京大機械翻訳】

Weighted Tensor Nuclear Norm Minimization for Color Image Restoration

著者 (3件)： Hosono Kaito (Chiba Institute of Technology, Narashino, Japan) ,  Ono Shunsuke (Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Miyata Takamichi (Chiba Institute of Technology, Narashino, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 88768-88776  発行年： 2019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： 非局所自己相似性(NLSs)は画像復元法における事前情報として広く使われている。特に,低ランクベースの事前は,性能に有意な影響を及ぼす。一方,NLSSに基づくグレースケール画像復元法の多くの色拡張が開発されている。これらの拡張は,色チャネル間の画素ごとの相関に焦点を合わせた。しかし,自然カラー画像は,異なる色チャネルからの局所領域間のチャネル間依存性として知られている複雑な依存性を有している。その結果,既存の方法を用いて得られた雑音除去画像に色アーチファクトが現れた。本論文では,重み付きテンソル核ノルム(WTNN)と呼ばれる新しい非局所的でチャネル間の信頼性を意識した事前認識を提案した。提案した事前は,チャネル間依存性を低ランクベースのNLSsに組み込むことにより導出される。WTNNは,低ランクの三次パッチテンソルであり,非局所類似パッチで構成されたテンソルにそれを適用した。これにより,類似色パッチ間の高次依存性を自然に表現できる。このアルゴリズムの非自明な一般化を用いて,WTNNと画像復元アルゴリズムを用いた画像雑音除去アルゴリズムを提案した。実験結果は,提案したWTNNベースのカラー画像雑音除去と復元アルゴリズムが最先端の方法より優れていることを明確に示した。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： *画像 ,  自己相似性 ,  *テンソル ,  アーチファクト ,  チャネル ,  雑音除去 ,  アルゴリズム ,  信頼性 ,  *画像復元 ,  *カラー画像 ,  画素 ,  *ノルム
準シソーラス用語： 画像雑音除去 ,  グレースケール画像 ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： カラー ,  画像復元 ,  テンソル ,  核 ,  ノルム ,  最小化