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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Low Bit-Rate Compression Image Restoration through Subspace Joint Regression Learning 부분 공간 결합 회귀 학습을 통한 낮은 비트율 압축 이미지 복원

Zongliang GAN

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요약 :

본 논문에서는 영상 잡음 제거와 부분 공간 회귀 학습을 결합한 효과적인 저비트율 영상 복원 방법을 제안합니다. 제안된 프레임워크는 두 부분으로 구성됩니다. 기존 NLM 노이즈 제거를 통한 이미지 기본 구조 추정과 부분 공간 결합 회귀 학습을 통한 텍스처 구성 요소 예측입니다. 로컬 회귀 함수는 잡음이 제거된 패치에서 각 하위 공간의 원본 패치로 학습되며, 여기서 해당 압축 이미지 패치는 사전 학습 방식으로 앵커링 포인트를 생성하는 데 사용됩니다. 또한 더 강력한 결과를 얻기 위해 ESVR(Extreme Support Vector Regression)을 다변수 비선형 회귀로 확장합니다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 주요 방법에 비해 좋은 성능을 보인다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.10 pp.2539-2542
발행일
2018/10/01
공개일
2018/06/28
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2017EDL8278
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 처리 및 비디오 처리

작성자

Zongliang GAN
  Nanjing University of Posts and Telecommunications

키워드