ニューラルネットワークを用いた劣化画像の復元法
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概要
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画像の復元は画像処理の分野でも重要な問題である. 近年, この問題を評価関数の最適化問題としてとらえる正則化の手法がよく知られている. 本論文では既知の空間不変ボケ関数と加法的ガウスノイズにより劣化した画像を対象として, 新しいタイプのニューラルネットワークを用いた画像の復元法を提案する. 本論文では, 復元問題をリンギング効果や増幅ノイズを抑制するスムージング条件を含めた非2次形式評価関数の最小化問題として定式化した. この評価関数を最小化するために, ホップフィールド型ニューラルネットワークと階層型ニューラルネットワークからなる新しいタイプのニューラルネットワークを提案した. これは, 階層型ニューラルネットにより画像中のエッジを検出し, その出力により, ホップフィールド型ニューラルネットの結合係数を動的にコントロールするという構造をもつ. このホップフィールド型ニューラルネットのエネルギー最小化原理により非2次形式評価関数が最小化される. 計算機によるシミュレーションの結果より, ある合成画像に対して, 従来法と比べ, 信号対雑音比で10数デシベルの向上が観測できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-05-25
著者
-
石井 六哉
横浜国立大学工学研究院知的構造の創生部門
-
大塚 和弘
横浜国立大学工学部電子情報工学科
-
瀬戸 篤志
横浜国立大学工学部電子情報工学科
-
石井 六哉
横浜国立大学大学校学部
-
石井 六哉
横浜国立大学工学部電子情報工学科
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