層状複素ニューラルネットワークと構成的フーリエ合成を用いた位相特異点の削減
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概要
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本論文は、位相アンラッピングを行ってDEM(Digital Elevation Map)を得るために、画像に含まれる位相特異点を減少させる新しい複素ニューラルネットワークの提案を行う。まずラップされた原画位相データに対して構成的なフーリエ合成を行い、位相特異点を含まない大まかな(ラップされた)画像を得る。原画像で特異点が見つかった局所領域に対してこの画像をパッチ状に埋め込む。そして推定画像ニューロン層と原画像入力層との相互作用によるニューロ・ダイナミクスによって、推定画像を更新する。これによって、位相特異点の数を大きく減少させることができる。この方法は、位相アンラッピングの計算コストを著しく減少させることができ、かつかなり正確なDEMを得ることを可能にする方法である。
- 2003-03-10
著者
-
廣瀬 明
東京大学大学院工学系研究科電子工学専攻
-
廣瀬 明
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
-
南 本
東京大学大学院工学系研究科
-
廣瀬 明
東京大学大学院 工学系研究科 電気系工学専攻
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