適応的な多変量正規分布による自然画像の事前確率モデル
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概要
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ディジタル画像をマルコフ確率場 (MRF) ととらえて事前確率分布をモデル化する方法が提案されている.多くの研究では,ポテンシャル関数のパラメータが固定された 「均質マルコフ確率場」 によってモデル化されている.本論文は,ポテンシャル関数のパラメータが適応的に推定される 「非均質マルコフ確率場」 を利用した自然画像の事前確率モデルを提案する.提案手法では,画像を低周波成分と高周波成分に分解し,高周波成分を非均質マルコフ確率場によってモデル化する.その際,ポテンシャル関数のパラメータは低周波成分をもとに適応的に推定される.本論文では,マルコフ確率場のポテンシャル関数として多変量正規分布を利用する.そのモデルを利用した最大事後確率推定によりデノイジングを行った.
- 2010-05-20
著者
-
田中 正行
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
-
奥富 正敏
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
-
山内 啓大朗
東京工業大学制御システム工学科
-
奥富 正敏
東京工業大学
-
田中 正行
東京工業大学 大学院理工学研究科 機械制御システム専攻
-
田中 正行
東京工業大学理工学研究科
-
田中 正行
東京工業大学
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