講演名 2014-12-19
モフォロジカル勾配に基づく画像の正則化(システムオンシリコン,近距離無線通信応用システム,一般)
中静 真,
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抄録(和) 本報告では,画像復元のための先見情報として,モルフォロジカル勾配を用いる方法を提案する.現在,画像復元のための正則化項として,TV (Total Variation)が広く用いられている.これは,輝度勾配の絶対値の画像全体での総和として定義される.一方,モフォロジカル画像処理の分野で,画像のダイレーションとエロージョンの差からモフォロジカル勾配が定義されている.本報告では,このモフォロジカル勾配の画像全体の総和を正則化項とした画像復元法を提案する.モフォロジカル勾配の定義は,構造要素に関して自由度があるために,画像の構造に合わせて画像復元に適した構造要素を選択できる可能性がある.本報告では,復元問題の解法として,凸最適化法の一つである劣勾配法を用い、雑音除去結果をTV正則化と比較している.
抄録(英) In this paper, a regularization method based on morphological gradients is proposed for image recovery problem. In our approach, the image prior of the regularization is defined as the sum of the morphological gradients. The morphological gradient is obtained as the difference between the dilation and erosion, which are respectively obtained by the max and min filtering of the image. The property of the morphological gradient depends on the structuring elements of the erosion and dilation. There is a possibility to specify an appropriate structuring element for recovery of a specific image. For minimization of the image recovery, we apply the subgradient method to the objective function that includes the morphological gradient. In order to show some property of the image recovery with the morphological gradients, denoising examples with various structuring elements are demonstrated. Comparisons of the proposed prior with total variation (TV) prior are also shown.
キーワード(和) モフォロジー / モフォロジカル勾配 / 正則化 / 画像復元 / 凸最適化 / 劣勾配法
キーワード(英) Morphology / morphological gradient / regularization / image recovery / convex optimization / sub-gradient method
資料番号 SIS2014-81
発行日

研究会情報
研究会 SIS
開催期間 2014/12/11(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Smart Info-Media Systems (SIS)
本文の言語 JPN
タイトル(和) モフォロジカル勾配に基づく画像の正則化(システムオンシリコン,近距離無線通信応用システム,一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Image Regularization with Morphological Gradient Priors
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) モフォロジー / Morphology
キーワード(2)(和/英) モフォロジカル勾配 / morphological gradient
キーワード(3)(和/英) 正則化 / regularization
キーワード(4)(和/英) 画像復元 / image recovery
キーワード(5)(和/英) 凸最適化 / convex optimization
キーワード(6)(和/英) 劣勾配法 / sub-gradient method
第 1 著者 氏名(和/英) 中静 真 / Makoto NAKASHIZUKA
第 1 著者 所属(和/英) 千葉工業大学工学部
Faculty of Engineering, Chiba Institute of Technology
発表年月日 2014-12-19
資料番号 SIS2014-81
巻番号(vol) vol.114
号番号(no) 370
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日