4.不確実性を手なずけるベイズ統計推測による画像超解像(<小特集>ビジョンコンピューティングにおける確率的情報処理の展開)
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概要
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ベイズ超解像とは,複数の低解像度画像からの高精細な原画像の再構成をベイズ推定の定式化に基づき行うことである.超解像の古典的解法を概説したのち,ベイズ推定のアイデアが超解像に導入される例を紹介する.
- 2010-09-01
著者
-
石井 信
京都大学
-
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
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兼村 厚範
ATR脳情報解析研究所
-
福田 航
富士フイルム株式会社R&D統括本部
-
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
-
福田 航
富士フイルム株式会社r&d統括本部
-
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
-
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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