サブバンド分解を用いたk-SVDに基づく画像雑音除去

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST19018

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2019/06/14

タイトル(英語): Image Denoising based on k-SVD using Sub-band deconposition

著者名: 杉浦 陽介(埼玉大学),池上 征人(埼玉大学),島村 徹也(埼玉大学)

著者名(英語): Yosuke Sugiura(Saitama University),Masato Ikegami(Saitama University),Tetsuya Shimamura(Saitama University)

キーワード: 画像雑音除去|ｋ－ＳＶＤ|サブバンド分解|Image Denosing|k-SVD|Sub-band Decomposition

要約(日本語): kSVDに基づく画像の雑音除去では，基底に雑音が重畳し，再構成精度が劣化するという問題が発生していた．本論文では，k-SVD法における雑音抑圧精度を向上するために，サブバンド分解を導入する．サブバンド分解により画像をいくつかの周波数成分に分割することで，画像を構成する基底から雑音を分離する．画像復元シミュレーションにより提案法が従来のk-SVD法より有効であることを示す．

要約(英語): Image denosing based on k-SVD has a problem that its reconstruction accuracy is degraded since the basis includes noise components. In this paper, to improve the noise reduction performance of the k-SVD method, we introduce sub-band decomposition. Sub-band decomposition can separate noise components from the basis constituting the original image because it divides the image into some frequency components. Several simulations show that the proposed method can be performed better than the conventional k-SVD.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,559 Kバイト