Study for Generalized singular spectrum analysis

广义奇异谱分析研究

• 批准号: 19700100
• 负责人: MUROTANI Kohei
• 金额: $ 1.03万
• 依托单位: Toyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19700100/
• 关键词: グラフィックス; 拡張SSA; メッシュへのスペクトル分解; 3次元多角形メッシ; ュへの電子透かし; 画像のスペクトル分解; 画像へのノイズ除去; 補間法; 3次元多角形メッシュへの電子透かし; メッシュヘのスペクトル分解

本研究では,フーリエ解析やウェーブレット解析では扱うことが困難であった多次元で複雑なデータ構造に対する新しいスペクトル解析の手法「拡張SSA」の確立を目標としている.本手法は,統計的手法を用いたスペクトル分解法であり,自己相関の取り方の多様性に独自性がある.現在のところ,電子透かし,欠損データの補間,画像へのノイズフィルター,空間2次元時間1次元のデータの類似性検出といった工学的応用に成功している.

In this paper, we propose a new approach to the analysis of complex structures, namely, the "expansion SSA" approach. This method is based on statistical methods. Now, electronic transparency, loss compensation, image compensation, space 2-D time 1-D similarity detection, engineering application success.

项目成果

拡張SSAを用いた画像のノイズ除去法(日本語のページ)

使用扩展SSA的图像去噪方法（日文页面）

拡張SSAを用いた画像のノイズ除去法(英語語のページ)

使用扩展SSA的图像去噪方法（英文页面）

3次元形状モデルのスペクトル分解に関する研究(英語のページ)

3D形状模型谱分解研究（英文页面）