相関のあるノイズ下での画像修復のハイパーパラメータ推定について
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概要
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確率的情報処理の枠組みで画像修復を議論する.原画像は近接相互作用のみを持つガウスモデルで生成されるとする.各画素に重畳されるノイズは空間的な相関を持つガウスモデルで生成されるとし,空間的相関は並進対称性を持つとする.修復過程に用いた確率モデルのハイパーパラメータが,生成過程でのハイパーパラメータに一致するとき,修復誤差は最小値をとることが知られている.そこで,ハイパーパラメータの推定を周辺事後確率最大化から求めることを試みる.本モデルでは周辺事後確率の最大化手法としてよく用いらている,極値方程式の反復法を用いて解く.その結果,この極値方程式を反復法を用いて解く方法では,アルゴリズムが収束しない場合があることを示す.この収束しない原因は,ノイズモデルにおいてハイパーパラメータが特異点を持つためであると予想される.この予想を検証するため,ハイパーパラメータが特異点を持たないようにパラメータを固定した.この場合,極値方程式を反復法を用いるアルゴリズムが収束することが分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-01-15
著者
-
岡田 真人
理化学研究所 脳総研
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
英保 茂
大阪府立成人病センター研究所 核医学診療科
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
英保 茂
京都大学工学部応用システム科学教室
-
英保 茂
京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻
-
岡田 真人
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
永保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
綴木 馴
福井工業高等専門学校
-
綴木 馴
岡山理科大学工学部知能機械工学科
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