濃淡画像の適応的反復関数システム(IFS)推定 : 映像表現,画像処理・コンピュータビジョン
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
An IFS (Iterated Function System) using contractions can generate complex images by simple computation. For image representation by an IFS, it is necessary to solve an inverse problem, that is, to find functions providing invariant sets of an IFS. However, it is unclear how to find such functions and how natural images can be represented as invariant sets of an IFS. In the biginning of this paper, we propose a local parallel random IFS algorithm for generationg fractal images, which is suitable for parallel computers. Next, we propose a method to determine an IFS, consisting of affine contractions and associated propabilities, for an image block, using minimum square error criteria. Using this method, the IFS estimation and reconstruction characteristics are evaluated from the view point of signal-to-noise ratio. We also propose an adaptive method for local IFS estimation, which satisfies the condition of given permissible error. It is shown that the proposed method improves both representation effiency and signal-to-noise ratio compared to those of the fixed method.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1992-01-24
著者
関連論文
- 濃淡画像の適応的反復関数システム(IFS)推定 : 映像表現,画像処理・コンピュータビジョン
- ウェーブレット変換によるIFSパラメータ推定 : 映像表現,画像処理・コンピュータビジョン
- IFS(Iterated Function System)による並列画像生成と濃淡画像の適応的IFS推定 (〔画像電子学会誌創刊〕100号記念) -- (100号記念論文特集--画像電子技術,端末技術,サ-ビス高度化)
- ニューロコンピューティングの立場から (超並列処理)
- 2乗誤差基準を用いた濃淡画像のランダム反復関数システム(IFS)推定と復元特性評価
- 3. 超並列マシンの応用と評価 3.2 超並列コンピュータによる神経回路モデル処理 (「超並列マシンとその応用」)
- 超並列コンピュータによる緩和型神経回路モデル処理と画像の2値化への適用 : 画像通信システム画像応用
- 画像情報処理と神経回路モデル (「ニューラルネットワーク」)
- ニューラル・ネットによる画像データ圧縮(Neuro-CODEC)の検討 : 画像通信システム(テレコンファレンス)
- 14)ニューラル・ネットによる画像データ圧縮(Neuro-CODEC)の検討(画像通信システム研究会)
- 緩和型神経回路網モデルに基づいた局所並列計算による画像の2値表現と復元