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講演抄録/キーワード
講演名 2013-05-17 16:50
Blockwise Low-Rank Prior for Cartoon-Texture Image Decomposition
Shunsuke OnoIsao YamadaTokyo Inst. of Tech.EA2013-28 SIP2013-28 SP2013-28
抄録 (和) We develop a cartoon-texture decomposition model with a novel texture characterization for image analysis and restoration.
Our assumption is that texture component enjoys a blockwise low-rank nature possibly with overlap and rotation because the textures in images are locally well-patterned in general.
Based on this assumption, we first introduce a new convex prior, named block nuclear norm (BNN), for an interpretation of the texture component, which well approximates the blockwise rank possibly with overlap and rotation.
We then formulate a cartoon-texture decomposition model as a convex optimization problem, where simultaneous estimation of the cartoon and texture components from a given image/degraded observation are realized using the total variation and BNN.
The model admits various types of degradation occurring in image processing applications.
The associated convex optimization problem is solved efficiently by the so-called alternating direction method of multiplier (ADMM).
Numerical comparisons between the proposed method and a state-of-the-art method are also presented. 
(英) We develop a cartoon-texture decomposition model with a novel texture characterization for image analysis and restoration.
Our assumption is that texture component enjoys a blockwise low-rank nature possibly with overlap and rotation because the textures in images are locally well-patterned in general.
Based on this assumption, we first introduce a new convex prior, named block nuclear norm (BNN), for an interpretation of the texture component, which well approximates the blockwise rank possibly with overlap and rotation.
We then formulate a cartoon-texture decomposition model as a convex optimization problem, where simultaneous estimation of the cartoon and texture components from a given image/degraded observation are realized using the total variation and BNN.
The model admits various types of degradation occurring in image processing applications.
The associated convex optimization problem is solved efficiently by the so-called alternating direction method of multiplier (ADMM).
Numerical comparisons between the proposed method and a state-of-the-art method are also presented.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) cartoon-texture decomposition / texture characterization / low-rank interpretation / image restoration / convex optimization / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 28, SIP2013-28, pp. 163-168, 2013年5月.
資料番号 SIP2013-28 
発行日 2013-05-09 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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ついて
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PDFダウンロード EA2013-28 SIP2013-28 SP2013-28

研究会情報
研究会 SP EA SIP  
開催期間 2013-05-16 - 2013-05-17 
開催地(和) 岡山大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 電気音響,信号処理,音声一般 
テーマ(英) Speech and Acoustic Signal Processing, Speech, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2013-05-SP-EA-SIP 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Blockwise Low-Rank Prior for Cartoon-Texture Image Decomposition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / cartoon-texture decomposition  
キーワード(2)(和/英) / texture characterization  
キーワード(3)(和/英) / low-rank interpretation  
キーワード(4)(和/英) / image restoration  
キーワード(5)(和/英) / convex optimization  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小野 峻佑 / Shunsuke Ono / オノ シュンスケ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 功 / Isao Yamada / ヤマダ イサオ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2013-05-17 16:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-EA2013-28,IEICE-SIP2013-28,IEICE-SP2013-28 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.27(EA), no.28(SIP), no.29(SP) 
ページ範囲 pp.163-168 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2013-05-09,IEICE-SIP-2013-05-09,IEICE-SP-2013-05-09 


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