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J-GLOBAL ID：202002271944002085   整理番号：20A0720146

非局所マルチスケール分数微分画像強調アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Non-local Multi-scale Fractional Differential Image Enhancement Algorithm

著者 (4件)： Huang Guo (楽山師范学院互聯网自然語言智能処理四川省高等学校重点実験室 楽山614000) ,  Xu Li (楽山師范学院物理与電子工程学院 楽山 614000;四川大学計算机科学学院 成都610064) ,  Chen Qingli (楽山師范学院互聯网自然語言智能処理四川省高等学校重点実験室 楽山614000) ,  Pu Yifei (四川大学計算机科学学院 成都610064)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 41  号： 12  ページ： 2972-2979  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像における有用な情報を強化し,画像視覚効果を改善するために,非局所的マルチスケール分数微分画像強調演算子(NMFD)を提案した。まず第一に,画像をいくつかのブロックサブ画像に分割し,各ブロック画像のエッジ強度係数,エントロピー値,および粗度などの詳細特徴を計算し,次に,得られた特徴データをグローバル画像範囲に統一スケール正規化し,次に,これらの正規化データを加重和して,画像の非局所固有値とした。最後に、指数関数を用いて、画像詳細特徴と分数階微分演算子の次数間の非線形数量化関係を構築し、異なる画像サブブロック区域において、異なるスケールの分数階微分階数を決定し、画像の非局所マルチスケール増強を実現した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化 ,  *微分 ,  固有値 ,  指数関数 ,  エントロピー ,  視覚効果 ,  *アルゴリズム ,  *画像強調 ,  粗度
準シソーラス用語： 階数 ,  微分演算子 ,  *分数微分 ,  マルチスケール , 【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 (5件)： マルチスケール ,  分数微分 ,  画像強調 ,  アルゴリズム ,  研究