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J-GLOBAL ID：202002231336532590   整理番号：20A1072307

高速バイラテラルおよび非局所平均フィルタリングのためのGaussリフティング【JST・京大機械翻訳】

Gaussian Lifting for Fast Bilateral and Nonlocal Means Filtering

著者 (3件)： Young Sean I. (Department of Electrical Engineering, Information Systems Laboratory, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Girod Bernd (Department of Electrical Engineering, Information Systems Laboratory, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Taubman David (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 29  ページ： 6082-6095  発行年： 2020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： 最近,格子とベクトル量子化,例えばより高い次元におけるクラスタ化に基づいて,両側と非局所フィルタの多くの高速実装が提案された。しかしながら,これらのアプローチは,再サンプリング過程における複雑さや高次元再サンプリング信号のフィルタリングにより,依然として非効率的である。これとは対照的に,非相関後の高次元信号を簡単に再サンプリングすることにより,マルチレート信号処理技術を用いて信号をフィルタする機会が得られる。本研究では,効率的で正確な両側および非局所的平均フィルタリングのためのGaussリフティングフレームワークを提案し,分離可能ウェーブレット変換とGaussピラミッド間の類似性に魅力的である。このフィルタを正確に実装することは,画像処理応用だけでなく,最近提案された両側正則化逆問題の多くに対しても重要であり,そこでは,解の精度は最終的に正確なフィルタ実装に依存する。このGaussリフティング手法は,多くのフィルタスケールにわたり,より正確で効率的に画像をフィルタリングすることを示した。また,両側および非局所的な平均フィルタリングのための適応可能なリフティング方式についても調査した。Copyright 2020 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： フィルタ ,  *フィルタリング ,  画像処理 ,  クラスタ化 ,  逆問題 ,  角錐 ,  正則化 ,  高次元 ,  類似性 ,  ベクトル量子化 ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： リサンプリング ,  非相関 ,  マルチレート信号処理 , 【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)： 平均 ,  フィルタリング ,  リフティング