| No | 263154 |
|---|---|
| 標題（和） | ［特別講演］動画像の疎性の表現と適応的な動画像復元への応用 |
| 標題（英） | [Special Talk] Representation of moving-image\'s sparsity and its applications to adaptive moving-image restoration |
| 研究会名（和） | 画像工学, 通信方式, オーディオビジュアル複合情報処理, 放送技術 |
| 研究会名（英） | Image Engineering, Communication Systems, Audio Visual and Multimedia Information Processing, Broadcasting Technology |
| 開催年月日 | 2019-12-05 |
| 終了年月日 | 2019-12-06 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2019-75, IE2019-55 |
| 抄録（和） | 動画像の疎性が平均値分離三次元短時間DFT領域において的確に表現されることを述べる．また，付加雑音の確率分布を考慮することで，劣化動画像の三次元DFT係数から雑音の影響を選択的に除去するShrinkage関数をBayes LS推定として構成し，これにより世界最高水準の適応的動画像復元が実現されることを，カラー動画像雑音除去，超低照度カラー動画像復元，単板カラーモザイク動画像復元の課題について述べる． |
| 抄録（英） | This talk states that statistical sparsity of a moving-image sequence can be properly represented in the domain of the 3-D mean-separation-type short-time DFT (3-D MS2T-DFT). Moreover, taking account of the probability distribution of additive noise, this talk addresses the problem how to construct shrinkage functions, which are used to remove effects of the noise in the 3-D MS2T-DFT domain selectively, as the Bayes LS estimators, and demonstrates that the adaptive application of the shrinkage functions leads to the accomplishment of the state-of-the-art moving-image restoration in the restoration tasks of color moving-image denoising, Poisson-Gaussian color moving-image restoration, and single-plate color-mosaicked moving-image restoration. |
| 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.119, No.323,324 |
| ページ開始 | 29 |
| ページ終了 | 34 |
| キーワード（和） | 脳神経科学,疎表現,統計的モデリング,信号復元,動画像処理 |
| キーワード（英） | Brain Neuroscience,Sparse Coding,Statistical Modeling,Signal Restoration,Moving-Image Processing |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 齊藤隆弘 |
| 著者（ヨミ） | サイトウ タカヒロ |
| 著者（英） | Takahiro Saito |
| 所属機関（和） | 神奈川大学 |
| 所属機関（英） | Kanagawa University |