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No 115839
標題(和) ガウス混成モデルによるボケ像修正ウィナーフィルタ
標題(英) Wiener filter based on the Gaussian mixture distribution model for blur restoration
研究会名(和) 通信方式; 画像工学
研究会名(英) Communication Systems; Image Engineering
開催年月日 1999-12-16
終了年月日 1999-12-17
会議種別コード 2
共催団体名(和) 情報処理学会
資料番号 CS99-124,IE99-104
抄録(和) 本論文では,ガウス混成モデルに基づくウィナーフィルタ(WF)を雑音の重畳したボケ像の修正フィルタに応用する.このWF法は,画像の局所ブロック内の信号列を有限個のガウス定常過程に分類し,各過程毎にWFを適用することで,画像の局所的統計量の変化に対する適応化を図るものである.本法をボケ像修正フィルタに適用する場合,ボケによる信号電力の減少のため,モデルの検出誤差が増加し,復元能力が低下することが考えられる.その一対策法として混成モデルのパラメータ検出に正則化法を導入する.最後に,シミュレーション実験結果を示し,有効性を明らかにする.
抄録(英) In this paper, a Wiener Filter (WF) based on the Gaussian mixtured distribution model is adopted to restoration of blured images with additive noise. In this method, image signals in local blocks are classified into finite number of Gaussian processes and WF's are applied to each process individually to adapt WF to local variation of image statistics. In the case of restoring bured images, detection of the model parameter is significantly suffered with noise and performance of restoration is reduced. To improve detection of the model parameter, a regularization method is adopted. Finally simulation results show the efficiency of the proposed method.
収録資料名(和) 電子情報通信学会技術研究報告
収録資料の巻号 Vol.99 No.510,511,512,513
ページ開始 93
ページ終了 98
キーワード(和) 正則化法
キーワード(英) regularization
本文の言語 JPN
著者(和) 森川良孝
著者(ヨミ) モリカワヨシタカ
著者(英) Morikawa Yoshitaka
所属機関(和) 岡山大学工学部電気電子工学科
所属機関(英) Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Okayama University
著者(和) 山根延元
著者(ヨミ) ヤマネノブモト
著者(英) Yamane Nobumoto
所属機関(和) 岡山大学工学部電気電子工学科
所属機関(英) Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Okayama University
著者(和) 高橋秀和
著者(ヨミ) タカハシヒデカズ
著者(英) Takahashi Hidekazu
所属機関(和) 岡山大学工学部電気電子工学科
所属機関(英) Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Okayama University

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