- Tytuł:
-
Rekonstrukcja niekompletnych obrazów za pomocą metod aproksymacji modelami niskiego rzędu
Image completion with low-rank model approximation methods - Autorzy:
-
Sadowski, T.
Zdunek, R. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/408844.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
- Tematy:
-
rekonstrukcja obrazów
aproksymacja niskiego rzędu
nieujemna faktoryzacja macierzy
dekompozycja tensorowa
uzupełnianie elementów macierzy
image completion
low-rank approximation
nonnegative matrix factorization
tensor decomposition
matrix completion - Opis:
-
W pracy badano zadanie rekonstrukcji brakujących pikseli w obrazach poddanych losowym zaburzeniom impulsowym w kanale
transmisyjnym. Takie zadanie może być sformułowane w kontekście interpolacji obrazu na nieregularnej siatce lub aproksymacji niekompletnego obrazu
za pomocą modeli dekompozycji obrazu na faktory niskiego rzędu. Porównano skuteczność czterech algorytmów opartych na dekompozycjach macierzy
lub tensorów: SVT, SmNMF-MC, FCSA-TC i SPC-QV. Badania przeprowadzono na obrazach niekompletnych, otrzymanych z obrazów oryginalnych przez
usunięcie losowo wybranych pikseli lub linii tworzących regularną siatkę. Najwyższą efektywność rekonstrukcji obrazu uzyskano gdy na estymowane
faktory niskiego rzędu narzucano ograniczenia nieujemności i gładkości w postaci wagowej filtracji uśredniającej.
The paper is concerned with the task of reconstructing missing pixels in images perturbed with impulse noise in a transmission channel. Such a task can be formulated in the context of image interpolation on an irregular grid or by approximating an incomplete image by low-rank factor decomposition models. We compared four algorithms that are based on the low-rank decomposition model: SVT, SmNMF-MC , FCSA-TC and SPC-QV. The numerical experiments are carried out for various cases of incomplete images, obtained by removing random pixels or regular grid lines from test images. The best performance is obtained if nonnegativity and smoothing constraints are imposed onto the estimated low-rank factors. - Źródło:
-
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 4; 44-48
2083-0157
2391-6761 - Pojawia się w:
- Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł