画像の局所定常ガウス混合モデルに基づく適応的ウィーナーフィルタを用いた最適雑音除去
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概要
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本論文では,劣化画像の復元処理における最適復元フィルタの一つの実現法として,ガウス混合モデルに基づく適応的ウィーナーフィルタ(WF)法を提案する.提案法は,画像の局所ブロックを統計的性質の異なる有限個の過程に分類し,各過程ごとに導出されるWFのクラスから各ブロックに整合するWFを選択するという形の,単純な適応的WFの一種である.本法による最適フィルタの実現は,画像信号及び雑音信号がともにガウス分布に従う場合の最小平均2乗誤差フィルタがWFに帰着することに着目して計画される.画像の統計的モデルとしてガウス混合モデルを採用し,各クラスに属する信号のガウス化を図る.基礎となる混合モデルとして,多種多様なトレーニング画像を用いて決定した汎用的混合モデルを用い,WFの導出に要する共分散の推定精度の向上,及び,処理演算量の低減を図る.本論文では,白色雑音が重畳した劣化画像を処理対象とし,局所定常過程における共分散行列の推定法,混合モデルの決定法の検討を行い,適応的WFを設計する.最後に,シミュレーション実験により従来の方法と比較・検討を行い,提案法の有効性を明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-09-01
著者
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