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講演抄録/キーワード
講演名 2011-11-10 15:45
混合モデルとしての複層Gauss-Markov確率場による画像の修復と領域分割
勝木孝行井上真郷早大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本研究では画像の新しいモデルを提案し,Bayes推定によって画像の修復と領域分割を行なう.提案モデルは混合モデルとして拡張した複層Gauss-Markov確率場であり,画像内の領域を表すラベル毎に個別のパラメータを設定出来るものである.画像内の全領域に対して同一のパラメータを用いていた従来のモデルと比較して,提案モデルでは画像修復と領域分割の同時推定がより正確に行えることを示す.加えて,画像修復と領域分割について,それぞれ最適な推定量を導出し,また,モデルに含まれる全変数をラベル数も含めて観測データから自動的に決定する.推定には指数オーダーの計算が含まれるが,変分Bayes法とTaylor近似を用いることでこれを回避する.実験では提案手法の有効性を評価する. 
(英) This report proposes an accurate image restoration and segmentation using a new image model. The model is a compound Gaussian Markov random field model extended as mixture model. It can provide more accurate estimation because this model enables us to set parameters individually to each region while previous models cannot. Additionally, we solve these problems using the optimal estimators without any manual settings of all parameters including the number of regions. The estimators are approximately determined by using variational Bayes and Taylor approximations because of the complexity of an evaluation. In experiments, we evaluate the proposed method., , , ,
キーワード (和) 画像修復 / 画像領域分割 / 複層Gauss-Markov確率場 / フルBayeアプローチ / 変分Bayes法 / / /  
(英) image restoration / image segmentation / compound Gaussian Markov random field prior / fully Bayesian approach / variational Bayes / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-75, pp. 223-230, 2011年11月.
資料番号 IBISML2011-75 
発行日 2011-11-02 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2011-11-09 - 2011-11-11 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Womens Univ. 
テーマ(和) 第14回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) The 14th IBIS workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 混合モデルとしての複層Gauss-Markov確率場による画像の修復と領域分割 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Image Restoration and Segmentation Based on Compound Gaussian Markov Random Field Extended as Mixture Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像修復 / image restoration  
キーワード(2)(和/英) 画像領域分割 / image segmentation  
キーワード(3)(和/英) 複層Gauss-Markov確率場 / compound Gaussian Markov random field prior  
キーワード(4)(和/英) フルBayeアプローチ / fully Bayesian approach  
キーワード(5)(和/英) 変分Bayes法 / variational Bayes  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 勝木 孝行 / Takayuki Katsuki / カツキ タカユキ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者
発表日時 2011-11-10 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2011-75 
巻番号(vol) IEICE-111 
号番号(no) no.275 
ページ範囲 pp.223-230 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2011-11-02 


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