領域ベースの隠れ変数と確率伝搬法を用いた画像領域分割(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である.本稿では,領域ベースの隠れ変数を用いる結合MRFモデルに基づき,確率伝搬法の一種であるビリーフプロパゲーションと変分推論法を組み合わせた手法を用いて画像の修復と領域分割を行う決定論的なアルゴリズムを導出する.このアルゴリズムでは原画像や隠れ変数だけでなく2個のハイパーパラメータも推定する.さらに,変分自由エネルギー最小化によるモデル選択も行う.熱浴法で生成した人工画像やガウス雑音が重畳された自然画像を用いた実験により,提案手法が一枚の劣化画像だけから良好な修復と領域分割を行う潜在能力を有することを示す.
- 2010-10-28
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
三好 誠司
関西大学システム理工学部電気電子情報工学科
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研
-
三好 誠司
関西大システム理工
-
三好 誠司
神戸市立高専
-
三好 誠司
電子工学科
-
三好 誠司
関西大学システム理工学部
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
長谷川 亮太
関西大学大学院理工学研究科
-
長谷川 亮太
関西大学大学院 理工学研究科
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