Fugu-MT 論文翻訳(概要): Noisy image decomposition: a new structure, texture and noise model based on local adaptivity

論文の概要: Noisy image decomposition: a new structure, texture and noise model based on local adaptivity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08292v1
Date: Wed, 13 Nov 2024 02:17:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-14 16:10:09.894780
Title: Noisy image decomposition: a new structure, texture and noise model based on local adaptivity
Title（参考訳）: 雑音分解:局所適応性に基づく新しい構造, テクスチャ, ノイズモデル
Authors: Jerome Gilles,
Abstract要約: 局所正規化スキームに基づいて,画像を3つの部分(構造,テクスチャ,ノイズ)に分解する新しいモデルを提案する。我々はその結果をAujolとChambolleの最近の研究と比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: These last few years, image decomposition algorithms have been proposed to split an image into two parts: the structures and the textures. These algorithms are not adapted to the case of noisy images because the textures are corrupted by noise. In this paper, we propose a new model which decomposes an image into three parts (structures, textures and noise) based on a local regularization scheme. We compare our results with the recent work of Aujol and Chambolle. We finish by giving another model which combines the advantages of the two previous ones.
Abstract（参考訳）: この数年間、画像分解アルゴリズムは、画像の構造とテクスチャの2つの部分に分かれるように提案されてきた。これらのアルゴリズムは、ノイズによってテクスチャが劣化するため、ノイズ画像の場合には適応しない。本稿では,局所正規化方式に基づいて,画像を3つの部分(構造,テクスチャ,ノイズ)に分解する新しいモデルを提案する。我々はその結果をAujolとChambolleの最近の研究と比較する。我々は、以前の2つのモデルの利点を組み合わせた別のモデルを提供することで、仕上げる。

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