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J-GLOBAL ID：202102249563202943   整理番号：21A0732284

ラプラシアンピラミッドに基づく画像圧縮と再構成研究【JST・京大機械翻訳】

Image Compression and Reconstruction Based on Laplacian Pyramid

著者 (3件)： Chang Min (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海200093;上海理工大学上海市現代光学系統重点実験室,上海200093) ,  Chen Guo (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海200093;上海理工大学上海市現代光学系統重点実験室,上海200093) ,  Han Shuai (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海200093)
資料名： Baozhuang Gongcheng  (Baozhuang Gongcheng)
巻： 41  号： 15  ページ： 239-244  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2655A  ISSN： 1001-3563  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： 【目的】ラプラシアンピラミッドを用いて,画像圧縮と再構成を完成する。方法:畳込みニューラルネットワークを用いて画像の主な特徴を抽出し、双三線形補間法を利用して特徴サイズを減らし、ラプラシアンピラミッドを用いて階層体系を構築し、それによって画像の大きさを次第に減少させ、圧縮の目的を達成する。再構成の端において,このシステムは畳込み操作を行い,そして,サンプリングプロセスを採用して,画像復元再構成プロセスを実行し,そして,再構成図を得た。結果:フランスベル実験室のset5とset14データセットを用いて検証を行い、2層ピラミッドを用いて、16倍の高倍率圧縮下で実験結果を検証し、主観的評価において、深さ学習を用いる方法は、明瞭度と還元度においてPCAより優れていることが分かった。標準差(52.73)と情報エントロピー(7.44)の最良結果は,PCAの49.70と7.38.SVD変換とDCT変換法よりも高く,標準偏差は48.69と49.02であった。本論文における方法と比較して,画像情報エントロピーは7.34と7.35であり,この論文の7.44より低かった。結論:ラプラシアンピラミッド構造を用いて、畳み込みニューラルネットワーク構造を設計し、画像圧縮と再建を完成し、エラーを収めた効果を得た。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  標準偏差 ,  明瞭度 ,  再構成 ,  還元性 ,  角錐 ,  *画像圧縮 ,  主観評価 ,  DCT【変換】 ,  画像復元
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  線形補間 ,  *ラプラシアンピラミッド ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： ラプラシアンピラミッド ,  画像圧縮 ,  再構成 ,  研究