ベイズ超解像と階層モデリング
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概要
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超解像は，複数枚の観測画像を利用することで高解像度の原画像を推定する 画像処理手法である．超解像においては，高次元変数の推定という計算コストの 問題があったが，近年の計算機の発達と変分ベイズなどの近似手法の開発によって それが克服されつつある．本稿では，我々が行ったベイズ統計の枠組みに基づいた 超解像アルゴリズムについて述べる．
- 日本神経回路学会の論文
- 2008-09-05
著者
-
石井 信
京都大学
-
兼村 厚範
京都大学大学院情報学研究科博士後期課程
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科
-
兼村 厚範
ATR脳情報解析研究所
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
福田 航
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
福田 航
富士フイルム株式会社r&d統括本部
-
前田 新一
京都大学
-
兼村 厚範
京都大学大学院情報学研究科:atr脳情報解析研究所
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
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