多様な確率分布からサンプリングされたノイズで汚染した画像に適用した測地線のグラミアンノイズ除去【JST・京大機械翻訳】

Park Yonggi; Gajamannage Kelum; Sadovski Alexey

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200941423853 整理番号：22P0299250

多様な確率分布からサンプリングされたノイズで汚染した画像に適用した測地線のグラミアンノイズ除去【JST・京大機械翻訳】

Geodesic Gramian Denoising Applied to the Images Contaminated With Noise Sampled From Diverse Probability Distributions

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発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

洗練されたカメラサージの使用として,現代社会の人々は,微細品質画像を捉えるのに興味が持たれている。しかし,画像の品質は,画像におけるノイズ汚染による人々の期待に劣る可能性がある。したがって,バイタル画像特徴を維持しながら雑音をフィルタリングすることは必須要件である。現在の既存の雑音除去法は,その予測雑音除去性能を達成するために,汚染ノイズがサンプリングされる確率分布に関するそれら自身の仮定を持つ。本論文では,選択した画像から5つの顕著な確率分布からサンプリングされた雑音を除去するために,著者らの最近のGramianベースフィルタリング方式を利用した。この方法は,画像から分割されたパッチを採用することによって画像平滑性を保存し,画像ドメインよりもパッチ空間の基礎となる多様体上で雑音除去を行うことによって,重要な画像特徴を保持する。2つの最先端の雑音除去法,すなわちBM3DとK-SVDに適用した3つのベンチマークコンピュータビジョンテスト画像を用いて,その雑音除去性能を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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