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作者

1 篇 t. ogawa
1 篇 m. haseyama
1 篇 haseyama miki
1 篇 ogawa takahiro

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详细简洁

排序：

Missing intensity restoration via adaptive selection of perceptually optimized subspaces 40

Missing intensity restoration via adaptive selection of perc...

引用

40th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2015

作者： Ogawa, Takahiro Haseyama, Miki Graduate School of Information Science and Technology Hokkaido University Kita-ku Sapporo Japan

ISBN: (纸本)9781467369978

A missing intensity restoration method via adaptive selection of perceptually optimized subspaces is presented in this paper. In order to realize adaptive and perceptually optimized restoration, the proposed method generates several subspaces of known textures optimized in terms of the structural similarity (SSIM) index. Furthermore, the SSIM-based missing intensity restoration is performed by a projection onto convex sets (POCS) algorithm whose constraints are the obtained subspace and known intensities within the target image. In this approach, a non-convex maximization problem for calculating the projection onto the subspace is reformulated as a quasi-convex problem, and the restoration of the missing intensities becomes feasible. Furthermore, the selection of the optimal subspace is realized by monitoring the SSIM index converged in the POCS algorithm, and the adaptive restoration becomes feasible. Experimental results show that our method outperforms existing methods. © 2015 IEEE.

关键词： adaptive subspace selection Missing intensity restoration perceptually optimized algorithm POCS algorithm

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Missing intensity restoration via adaptive selection of perceptually optimized subspaces

Missing intensity restoration via adaptive selection of perc...

引用

IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

作者： T. Ogawa M. Haseyama Grad. Sch. of Inf. Sci. & Technol. Hokkaido Univ. Sapporo Japan

ISBN: (纸本)9781467369985

关键词： Missing intensity restoration POCS algorithm adaptive subspace selection perceptually optimized algorithm

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