「白色度」による非因果性確率モデルの推定
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概要
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画像の非因果性モデルの推定は,統計的画像処理において重要な問題であるが,従来の方法では白色雑音駆動のモデルが得られない,計算量が多い等問題点が多い.これらの問題を解決するためにモデル推定のための新しい方法として,画像が白色化している度合を表す「白色度(whiteness)」という評価関数を導入する.これはフィルタ出力の相関関数により定義される正値の量で,出力信号が白色雑音のとき0になるので最適化法を用いて最(極)小値になるようにモデルのパラメータを選ベばモデル推定が可能である.本法を各種の画像に対して適用し有効性を確かめた.その例として2種類のシミュレーション画像と1種類のテクスチャ画像を挙げる.シミュレーション画像に対しては,もとの理論的に導いた相関関数やスペクトルと同じものが再現できる.テクスチャ画像に対しては推定モデルからほぼ完全な白色化フィルタが得られる.また本法はパラメータ推定だけでなく,モデル次数の決定においても,最ゆう推定を用いたAIC,BICよりも優れた結果が得られる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-08-25
著者
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