変分ベイズ法とMCMCを用いた画像の修復と領域分割(ポスターセッション,第14回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と変分ベイズ法を用い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マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を用いて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.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,一枚の劣化画像だけから良好な修復と領域分割が行えることを示す.
- 2011-11-02
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
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岡田 真人
独立行政法人 家畜改良センター奥羽牧場
-
永田 賢二
東大新領域
-
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
-
永田 賢二
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
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
-
萱野 健太
関西大学大学院理工学研究科
-
永田 賢二
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
-
萱野 健太
関西大学大学院 理工学研究科
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