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A Study on Sparse Representation Model of Image Denoising Method
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.10 (2015.10)바로가기
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- 페이지
- pp.1-10
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A255744
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Image denoising is a basic problem in image processing, due to the image structure has the characteristic of self-similar, using the ideas of nonlocal, this paper proposes a non-local denoising method based on sparse representation, the structure information of image is improved after denoising, at the same time making similar image tiles have similar sparse representation, image reconstruction effect is better, through the numerical simulation the results show that the method has good application value.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Nonlocal Regularization Sparse Representation Model
4. Experiment and Analysis
5. Conclusion
Acknowledgements
References
키워드
Image denoising Sparse representation. Nonlocal idea Image construction저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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