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J-GLOBAL ID：202202283383195683   整理番号：22A1093149

グレースケール/カラー/アウトライン画像のアンチエイリアシング:PDEベースモデルのための数値アプローチのレンズを通して【JST・京大機械翻訳】

Anti-aliasing of gray-scale/color/outline images: Looking through the lens of numerical approaches for PDE-based models

著者 (3件)： Lotfi Yasaman (Department of Data and Computer Sciences, Faculty of Mathematical Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Parand Kourosh (Department of Data and Computer Sciences, Faculty of Mathematical Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Parand Kourosh (Department of Cognitive Modeling, Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran)
資料名： Computers & Mathematics with Applications  (Computers & Mathematics with Applications)
巻： 113  ページ： 130-147  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0572C  ISSN： 0898-1221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像を節約し,転送するプロセスにおけるダウンサンプリングは,しばしば,それらが滑らかに見えるように見える画像のオブジェクトのエッジのようなジャッジやステップの外観をもたらす。反エイリアシング画像の目的のためのぼけフィルタの応用は,それらが区別できない方法でエッジを破壊するぼやけ効果を与えるので,不適当であるように見える。2012年のZiouとHoreは,抗エイリアシング画像が効率的に,新しい偏微分方程式(PDE)を提案した。しかし,この方程式を解くことは,画像の大きさによる大きなドメインで厳しく非線形で定義され,困難な問題である。本論文では,効率的な方法でこの方程式を解くためのGauss動径基底関数(RBF)法と反復演算子分割(IOS)法の組合せに基づく新しい数値法を提案した。提案方法は,問題の大きな領域を克服するために,より小さなサイズで解決されるいくつかの一次元線形問題に変換する。Crank-Nicolson法を時間次元の離散化に適用した。提案方法を,異なるグレースケール,色,および輪郭画像で試験して,数値結果のセクションで視覚的および数値的に提案した方法の効率を説明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 演算子 ,  視覚 ,  フィルタ ,  偏微分方程式 ,  *レンズ ,  *グレースケール ,  信号標本化 ,  *画像 ,  線形性 ,  一次元 ,  *画像補正 ,  端部 ,  *エイリアシング ,  動径基底関数
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  離散化 ,  *アンチエイリアシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アンチエイリアシング ,  メッシュレス法 ,  Gauss型RBF法 ,  反復演算子分割法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： グレースケール ,  カラー ,  アウトライン ,  アンチエイリアシング ,  PDE ,  モデル ,  数値 ,  レンズ