遺伝的緩和反復フーリエ変換アルゴリズムによるフーリエ変換振幅項からの画像再構成
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概要
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遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて, フーリエ変換振幅項からの画像再構成を行うアルゴリズムを提案する. 画像領域の拘束条件とフーリエ領域の拘束条件を繰り返し適用する反復フーリエ変換アルゴリズムは, 常に正しい画像を再構成できるとは限らず, 初期値によっては正しい画像以外の画像に停滞してしまう. 本論文では, この停滞問題を克服できる手法として, 遺伝的緩和反復フーリエ変換アルゴリズム(GRIFTA)を新たに提案する. 緩和反復フーリエ変換アルゴリズムの出力に対して, 淘汰・交叉・突然変異といった遺伝的操作を行うことにより停滞の克服を試みる. このアルゴリズムを用いてコンピュータシミュレーションを行った結果, 停滞を克服できる, すなわち, 初期値によらず常に正しい画像を再構成できること, 従来の反復フーリエ変換アルゴリズムに比べて再構成に要する計算時間が少ないこと, パラメータが画像の特徴に依存しないため, 最適値の設定が容易であることを示す. 本論文では,2値画像を対象としている.
- 1999-08-25
著者
-
大松 繁
大阪府立大学大学院工学研究科
-
高島 修直
大阪府立大学総合科学部
-
大松 繁
大阪府立大学 大学院工学研究科 知能情報工学分野
-
高島 修直
大阪府立大学
-
高島 修直
大阪府立大学総合科学部数理・情報科学科
-
吉森 晋
大阪府立大学総合科学部数理・情報科学科
-
寺内 篤史
富士通株式会社
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