Fugu-MT 論文翻訳(概要): Denoising-based image reconstruction from pixels located at non-integer positions

論文の概要: Denoising-based image reconstruction from pixels located at non-integer positions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11202v1
Date: Mon, 23 May 2022 11:12:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-25 07:34:53.831569
Title: Denoising-based image reconstruction from pixels located at non-integer positions
Title（参考訳）: 非整数位置における画素からのノイズに基づく画像再構成
Authors: J\'an Koloda, J\"urgen Seiler and Andr\'e Kaup
Abstract要約: 三角法に基づく再構成を初期推定として用いることを提案する。初期推定値に関して、最大1.8dB(PSNR)以上の改善が達成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Digital images are commonly represented as regular 2D arrays, so pixels are organized in form of a matrix addressed by integers. However, there are many image processing operations, such as rotation or motion compensation, that produce pixels at non-integer positions. Typically, image reconstruction techniques cannot handle samples at non-integer positions. In this paper, we propose to use triangulation-based reconstruction as initial estimate that is later refined by a novel adaptive denoising framework. Simulations reveal that improvements of up to more than 1.8 dB (in terms of PSNR) are achieved with respect to the initial estimate.
Abstract（参考訳）: デジタル画像は通常の2d配列として表されるので、ピクセルは整数で表される行列として構成される。しかし、回転や動き補償のような多くの画像処理操作があり、非整数位置でピクセルを生成する。通常、画像再構成技術は非整数位置でのサンプルを処理できない。本稿では,新しい適応分別フレームワークにより後から洗練される初期推定として三角測量に基づく再構成法を提案する。シミュレーションにより、初期推定値に対して1.8dB(PSNR)以上の改善が達成されていることが明らかとなった。

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