複層マルコフ確率場を事前分布とする超解像法におけるハイパパラメータ推定(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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超解像は,複数枚の低解像度劣化画像から高解像度原画像を復元することを目的とする.複層マルコフ確率場(MRF)を事前分布とする超解像法は,単層のMRFを事前分布とする方法に比べて,エッジを明に推定することでシャープな高解像度画層の推定が可能である.本研究では,ハイパパラメータに対して事前分布を設定する階層ベイズ的アプローチにより,複層MRFを用いた超解像法におけるハイパパラメータを自動推定する手法を提案する.厳密なベイズ推定は困難であるため,変分法に基づく近似ベイズ推定を実行するアルゴリズムを導出する.数値実験により,提案法は与えられる画像に応じた適切なハイパパラメータ推定が可能であり,その結果,高解像度原画像の推定精度が向上することを示す.
- 2009-10-01
著者
-
石井 信
京都大学
-
兼村 厚範
京都大学大学院情報学研究科博士後期課程
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科
-
兼村 厚範
ATR脳情報解析研究所
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学:科学技術振興事業団crest銅谷プロジェクト
-
前田 新一
京都大学
-
兼村 厚範
京都大学大学院情報学研究科:atr脳情報解析研究所
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
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