局所変分近似を用いたPoisson過程観測下における画像修復(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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本研究は画像処理においてPoissonノイズが重畳されるような系に関する画像修復について議論を行う.観測過程において,Poissonノイズを考えることは,Gaussノイズなどと比べて解析的な取り扱いにおいて困難が生じる場合がある.本研究ではPoissonノイズを用いた観測系をBernoulli試行の形に書き下し,局所変分近似と呼ばれる手法を用いることによって,観測系を近似的に変分パラメータを含んだGaussノイズの形式に変換することで議論を行う.画像修復にはBayesアプローチを用いるものとし,事前分布としてはGauss Markov確率場を用いるものとした.近似の際に導入された変分パラメータおよび,事前分布のハイパーパラメータの推定には周辺対数尤度の最大化を行うことで推定を行い,これを実行するための期待値最大化アルゴリズムを定式化した.
- 2011-11-17
著者
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岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
独立行政法人 家畜改良センター奥羽牧場
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瀧山 健
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
庄野 逸
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
-
庄野 逸
電気通信大学
-
瀧山 健
東京大学大学院博士課程
-
庄野 逸
電気通信大学大学院情報理工学系研究科
-
瀧山 健
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
OKADA Masato
Department of Complexity Science and Engineering, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo:Intelligent Coopertion and Control, PRESTO, JST:Laboratory for Mathematical Neuroscience, Brain Science Institute, RIKEN
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