文献

J-GLOBAL ID：202002282756675668   整理番号：20A0828011

局所フラクタル解析に基づく画像拡大のための適応補間スキーム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Interpolation Scheme for Image Magnification Based on Local Fractal Analysis

著者 (6件)： Song Gang (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Qin Chao (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Zhang Kaixiang (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Yao Xunxiang (Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Bao Fangxun (School of Mathematics, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Yunfeng (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 34326-34338  発行年： 2020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： 本論文では,スケール因子と形状パラメータを持つ新しい有理フラクタル補間モデルを構築した。このモデルは,画像特徴の多様性に従って,スケール因子を変化させることによって異なる表現を得た。構築したモデルに基づいて,本論文は,局所フラクタル特徴解析に基づく新しい適応合理的フラクタル倍率(ARFM)アルゴリズムを提示した。最初に,画像を計算フラクタル次元によって決定された適応閾値に従って異なる領域に分割し,スケーリング因子をグローバルフラクタル次元(GFD)と局所フラクタル次元(LFD)の間の関係に基づいて計算した。第二に,異なる領域に対して,異なる補間形式を地域特性に従って選択した。第三に,パラメータ最適化とサブブロック選択を,拡大画像の品質をさらに強化するために研究した。実験結果は,提案したARFMアルゴリズムの性能が最新の拡大アルゴリズムと比較して非常に競争力があることを示した。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： *内挿法 ,  画像特性 ,  *フラクタル ,  スケール因子 ,  アルゴリズム ,  フラクタル次元
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  適応閾値 ,  画像拡大 ,  フラクタル解析 , 【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)： フラクタル解析 ,  画像拡大 ,  適応 ,  補間 ,  スキーム