Fugu-MT 論文翻訳(概要): Radial Based Analysis of GRNN in Non-Textured Image Inpainting

論文の概要: Radial Based Analysis of GRNN in Non-Textured Image Inpainting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04215v1
Date: Mon, 13 Jan 2020 13:12:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 23:25:13.868019
Title: Radial Based Analysis of GRNN in Non-Textured Image Inpainting
Title（参考訳）: 非テクスチャ画像におけるGRNNのラジアル解析
Authors: Karthik R, Anvita Dwivedi, Haripriya M, Bharath K P, Rajesh Kumar M
Abstract要約: 画像塗装アルゴリズムは、周辺の情報に基づいて、画像の損傷または欠落した情報領域を復元するために使用される。損傷した地域は、まず残りの地域から分離され、その後、その大きさによって配置され、GRNNを用いて塗装される。ニューラルネットワークのトレーニングは、より良い結果を得るために異なるラジイを使用して行われます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9599274203282302
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Image inpainting algorithms are used to restore some damaged or missing information region of an image based on the surrounding information. The method proposed in this paper applies the radial based analysis of image inpainting on GRNN. The damaged areas are first isolated from rest of the areas and then arranged by their size and then inpainted using GRNN. The training of the neural network is done using different radii to achieve a better outcome. A comparative analysis is done for different regression-based algorithms. The overall results are compared with the results achieved by the other algorithms as LS-SVM with reference to the PSNR value.
Abstract（参考訳）: 画像塗装アルゴリズムは、周囲の情報に基づいて画像の損傷または欠落した情報領域を復元するために使用される。本稿では,GRNN画像のラジアル解析を応用した手法を提案する。損傷した地域はまず他の地域から隔離され、その後サイズで配置され、grnnで塗装される。ニューラルネットワークのトレーニングは、より良い結果を得るために異なるradiiを使用して行われる。異なる回帰に基づくアルゴリズムの比較分析を行う。結果は、PSNR値を参照して、LS-SVMとして他のアルゴリズムが達成した結果と比較される。

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