文献

J-GLOBAL ID：202102274376079691   整理番号：21A2139827

高ノイズ画像の構造的欠損低ランク行列再構成アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Reconstruction algorithm for structurally deficient low-rank matrix of high-noise images

著者 (3件)： Zhang Hong (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002) ,  Zuo Xinlan (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002) ,  Huang Yao (三峡大学計算机与信息学院,湖北宜昌443002)
資料名： Harbin Gongcheng Daxue Xuebao  (Harbin Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 3  ページ： 407-412  発行年： 2021年 
JST資料番号： W1512A  ISSN： 1006-7043  CODEN： HGHPF2  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： 画像信号対雑音比(SNR)と低ランク行列の再構成精度を改良するために,低ランク行列再構成アルゴリズムを提案して,高ノイズ画像に基づく低ランク行列再構成アルゴリズムを提案した。高周波サブバンド画像におけるインパルス雑音を,メディアンフィルタ,閾値処理,およびウェーブレット係数によって処理した。ウェーブレット逆変換を用いて,復元画像を取得し,高ノイズ画像を前処理し,低ランクとスパース事前の下の構造的欠損行列再構築モデルを構築した。再構成マトリックスを低ランクの事前と疎な先験によって拘束して,低ランクと先験性を強化して,再重み付け戦略によって,マトリックスの再構成精度を強化した。重重みづけ戦略のアーキテクチャの下で,モデル制約の無拘束部分問題への変換を実現し,そして,モデルを,交互方向法によって解いた。実験結果は,この方法が低ランク行列の高精度再構成を実現でき,ピーク信号対雑音比が29.05dB,平均絶対誤差が18以下であることを示した。提案方法は,より良い画像雑音除去性能を持ち,低ランク行列の再構成精度を改善できた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *雑音 ,  HF【周波数】 ,  波束 ,  インパルス雑音 ,  再構成 ,  逆変換 ,  重みづけ ,  メディアンフィルタ ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  ピーク信号対雑音比 ,  サブバンド ,  ウェーブレット係数 ,  画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の船舶  (QJ05030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ノイズ ,  欠損 ,  行列 ,  再構成アルゴリズム