量子ノイズが支配的な動画像の画質改善を学習したニューラルフィルタの解析とその近似フィルタの実現
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概要
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本論文では, 非線形未知システムである学習後のニューラルフィルタ(NF)の解析の一手法を提案する.量子ノイズが支配的な医用X線動画像に対する, ノイズ低減とエッジ強調による画質改善を学習させたNFの解析を行い, 学習後のNFの特性を明らかにする.医用X線動画像に混入する量子ノイズは濃度値に依存して量が変化するノイズであるため, 学習後のNFは濃度値に依存した特性を持つと考えられる.このことに着目し, 提案手法は, 一定の規則に基づいて発生した解析用入力信号を, 非線形未知システムに入力した場合の出力応答により解析を行うものである.本手法による解析から, NFがノイズ低減, エッジ強調, 動画像への対応を獲得していることを明らかにする.さらに, 解析結果に基づき, NFの機能を規模の小さな回路で近似的に実現するフィルタを構築する.NFの近似フィルタの近似精度を出力画像の比較から定量的に評価し, NFの機能を近似的に実現したフィルタであることを実験的に示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-03-15
著者
-
杉江 昇
名城大学理工学部情報工学科
-
鈴木 賢治
シカゴ大学放射線科
-
堀場 勇夫
愛知県立大学
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鈴木 賢治
愛知県立大学
-
堀場 勇夫
名城大学理工学部
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堀場 勇夫
名城大 理工
-
杉江 昇
名城大学理工学部
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