論文の概要: Fourth-Order Anisotropic Diffusion for Inpainting and Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10406v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 10:13:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 14:00:41.633027
• Title: Fourth-Order Anisotropic Diffusion for Inpainting and Image Compression
• Title（参考訳）: 塗装と画像圧縮のための4次異方性拡散
• Authors: Ikram Jumakulyyev and Thomas Schultz
• Abstract要約: エッジエンハンシング拡散(EED)は、そのピクセルの小さな部分集合から原画像の近接近似を再構成することができる。 本研究では,第2次脳波を第4次脳波に一般化する。 我々は、我々の4階拡散テンソル形式は、以前の異方性4階拡散に基づく全ての方法に対して統一的な枠組みを提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edge-enhancing diffusion (EED) can reconstruct a close approximation of an original image from a small subset of its pixels. This makes it an attractive foundation for PDE based image compression. In this work, we generalize second-order EED to a fourth-order counterpart. It involves a fourth-order diffusion tensor that is constructed from the regularized image gradient in a similar way as in traditional second-order EED, permitting diffusion along edges, while applying a non-linear diffusivity function across them. We show that our fourth-order diffusion tensor formalism provides a unifying framework for all previous anisotropic fourth-order diffusion based methods, and that it provides additional flexibility. We achieve an efficient implementation using a fast semi-iterative scheme. Experimental results on natural and medical images suggest that our novel fourth-order method produces more accurate reconstructions compared to the existing second-order EED.
• Abstract（参考訳）: エッジ強調拡散(EED)は、その画素の小さな部分集合から原画像の近接近似を再構成することができる。 これはPDEベースの画像圧縮の魅力的な基盤となる。 本研究では、第2次eedを第4次eedに一般化する。 4階拡散テンソルは、従来の2階EEDと同様の方法で正規化画像勾配から構築され、エッジに沿った拡散を許容し、その上に非線形微分関数を適用する。 我々の4階拡散テンソル形式は、以前の非等方的4階拡散ベース手法の統一的枠組みを提供し、さらなる柔軟性を提供することを示す。 高速なセミイテレーティブスキームを用いて効率的な実装を実現する。 自然画像および医用画像を用いた実験結果から,本手法は既存の第2次eedよりも正確な復元を行うことが示唆された。

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