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  1. 研究報告
  2. コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)
  3. 2022
  4. 2022-CG-186

定義域分割法とRidge回帰を用いた高精度Rolling Guidance画像フィルタ

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218555
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218555
e530ee1c-faf2-45ab-9a50-02b663e59358
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CG22186002.pdf IPSJ-CG22186002.pdf (15.1 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-20
タイトル
タイトル 定義域分割法とRidge回帰を用いた高精度Rolling Guidance画像フィルタ
タイトル
言語 en
タイトル Accurate Rolling Guidance Image Filter via Domain Splitting and Ridge Regression Techniques
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京理科大学/理化学研究所
著者所属
理化学研究所
著者所属
東京理科大学
著者所属
理化学研究所
著者所属(英)
en
Tokyo University of Science / RIKEN
著者所属(英)
en
RIKEN
著者所属(英)
en
Tokyo University of Science
著者所属(英)
en
RIKEN
著者名 深津, 美薫

× 深津, 美薫

深津, 美薫

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吉澤, 信

× 吉澤, 信

吉澤, 信

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竹村, 裕

× 竹村, 裕

竹村, 裕

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横田, 秀夫

× 横田, 秀夫

横田, 秀夫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 デジタル画像中のテクスチャーは様々な大きさで構成されており,顕著な特徴を保持しながら小さい構造を除去することは幅広い CGVI 応用にて有用である.一方,既存法では畳み込み計算に由来するアーティファクトや収束性の問題が知られている.そこで本稿では,高品質なスケール対応画像フィルタ結果を生成する効率的な計算法を提案する.提案法は,Ridge 回帰の再帰適用で構成し,その畳み込み計算には,L1 ガウス関数を高速かつ高精度に畳み込む独自の定義域分割法を適応する.既存法と計算速度,近似精度,収束性に関して数値実験により比較を行い,約 7 桁~ 10 桁近似精度が高い高品質な結果を得た.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Texture in a digital image consists of various scales, and removing its small structures while preserving salient image features is useful in a variety of CGVI applications. Conventional scale-aware image filters have some artifacts and convergence problems mainly caused by their inaccurate approximations of fast image convolutions. In this paper, we propose a novel, fast, and accurate computational framework to obtain high-quality scale-aware image filtering results. The framework is based on a recursive process of weighted ridge regressions and our domain-splitting technique which accurately approximates the L1 Gaussian convolution quickly. We numerically examined our framework by comparing the existing filters in terms of speed, accuracy, and convergence rate, and achieved high-quality filtering results efficiently.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10100541
書誌情報 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学(CG)

巻 2022-CG-186, 号 2, p. 1-11, 発行日 2022-06-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8949
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:07:34.404972
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