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J-GLOBAL ID:202002244336783752   整理番号:20A2043421

新しい正則化設定によるエネルギーモデルによるスペックルノイズ除去【JST・京大機械翻訳】

Speckle Noise Removal by Energy Models with New Regularization Setting
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7771A  ISSN: 2314-8896  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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本論文では,微細詳細をより効果的に保持し,プロセス中のエネルギー拡散の速度を改善するために,超音波画像におけるスペックル雑音を扱う二つの新しい全変動モデルを導入した。最初に,2つの新しい凸関数を適応全変動モデルにおける正則化項として導入し,次に,超曲面全変動(HYPTV)モデルと対数全変動(LOGTV)モデルの拡散性能を局所座標の物理的特性を通して数学的に解析した。モデルのより大きな正のパラメータが設定され,より大きなエネルギー拡散速度が見えるが,画像が十分な注意を必要とするのは滑らかである。数値的実験結果は,スペックルノイズ除去のための著者らの提案したLOGTVモデルが,視覚効果だけでなく,定量的測定においても,従来のモデルより優れていることを示した。Copyright 2020 Bo Chen et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
引用文献 (36件):
タイトルに関連する用語 (3件):
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