画像化プロセスと画像ノイズ

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概要

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コンピュータの計算速度の向上やグラフカット・確率伝搬法等のアルゴリズムの発展にともない,最尤推定,事後確率最大化,ベイズ推定等の確率的最適化アルゴリズムの適用が容易になってきた.しかし,これらの手法はあくまで最適化のためのフレームワークを提供するのみであり,確率密度関数は使用者が適切に設定しなくてはならない.本稿は,まず画像化プロセスと画像ノイズの関係を明示化することによって,確率密度関数の設計に対しヒントとなる情報を明らかにする.また,それに関する実際の応用例を概観する.さらに,画像ノイズを単なる邪魔者とみなすのではなく,ノイズそのものを情報として利用する考え方を紹介する.最後に,画像化プロセス,画像ノイズ,確率的最適化手法に関連しそうな項目について述べる.
2010-11-11

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