画像再構成のための非正則サンプリングマスクのランダム性の低減【JST・京大機械翻訳】

Jonscher Markus; Seiler Juergen; Richter Thomas; Kaup Andre

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208401281910 整理番号：22P0328487

画像再構成のための非正則サンプリングマスクのランダム性の低減【JST・京大機械翻訳】

Reducing Randomness of Non-Regular Sampling Masks for Image Reconstruction

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発行年： 2022年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

空間画像解像度の増加は,しばしば,画像取得における困難なタスクである。最近,非正規サンプリングマスクによる低解像度センサをカバーすることにより,高解像度画像を得ることができることを示した。しかし,マスキングのために,得られた高解像度画像におけるいくつかのピクセル情報は利用可能でなく,完全に再構成された高解像度画像を得るために,効率的な画像再構成アルゴリズムによって再構成されなければならない。本論文では,画像再構成プロセスに対する非正規性の縮小ランダム性を持つ異なるサンプリングマスクの影響を評価した。シミュレーション結果は,より小さなスケールでのみ非正規であるサンプリングマスクを使用するのに十分であることを示した。これらのサンプリングマスクは,全画像センササイズにわたって非正規である任意の選択サンプリングマスクと比較して,PSNRにおいて視覚的に目立った利得をもたらす。同時に,それらは製造プロセスを単純化し,効率的な貯蔵を可能にする。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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