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J-GLOBAL ID：202202291061298823   整理番号：22A0104461

画像表面のGauss曲率によるブラインド画像ぼけ除去【JST・京大機械翻訳】

Blind image deblurring with Gaussian curvature of the image surface

著者 (6件)： Ge Xianyu (School of Computer Science Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China) ,  Tan Jieqing (School of Computer Science Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China) ,  Tan Jieqing (School of Mathematics, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China) ,  Zhang Li (School of Mathematics, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China) ,  Liu Jing (School of Computer Science Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China) ,  Hu Dandan (School of Mathematics, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 100  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  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： 本論文は,画像表面のGauss曲率(GC)を利用することによってブラインド画像ぼけアルゴリズムを提示する。GCは固有の幾何学的特徴であり,表面の発達性に関係する。近年,画像雑音除去と画像再構成のためのGCに基づく多数の変分モデルが提案されてきた。本論文では,画像勾配のL0ノルムと組み合わせるとき,GC正則化がブラインド画像ぼけに有効であることを示した。組合せ正則化を最小化することによって,著者らのアルゴリズムは,徐々に鋭いエッジを保存して,中間潜在画像における有害な構造とノイズを除去する。次に,鋭い潜在画像は,ぼけカーネルの推定を正確に誘導することができた。しかし,複雑な最適化問題は,提案した正則化が関係すると一度発生する。著者らが知っているように,GC正則化を最小化するための従来の拡散法はゆっくり収束するだけでなく,信号の微分性も必要とする。さらに,画像勾配のL0ノルムは非凸である。その結果,Gauss曲率フィルタ(GCF)と半二次分割戦略を採用して,最適化問題を解決した。大規模な実験結果は,提案したぼけぼけ法がベンチマークデータセットに関して最先端の結果を達成して,実世界のぼけ画像に関して有利に機能することを示した。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： アルゴリズム ,  雑音 ,  フィルタ ,  最適化問題 ,  微分 ,  *画像ぼけ ,  正則化 ,  凸形 ,  ベンチマーク ,  ノルム ,  画像再構成
準シソーラス用語： 画像雑音除去 ,  *ぼけ修正 ,  *Gauss曲率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ブラインド画像ぼけ除去 ,  Gauss曲率正則化 ,  Gauss曲率フィルタ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： Gauss曲率 ,  ブラインド ,  画像ぼけ