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アイテム
カルマンフィルタによる高精度画像復元のためのパラメータ推定に関する考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/41483
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/414833dbe8c37-dcb6-4d53-8d97-6b0c6ab41fcd
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2000 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2000-12-14 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | カルマンフィルタによる高精度画像復元のためのパラメータ推定に関する考察 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Consideration of Parameter Estimation for Image Restoration Using a Kalman Filter | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者名 |
松村, 淳
長谷山, 美紀
北島, 秀夫
× 松村, 淳 長谷山, 美紀 北島, 秀夫
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著者名(英) |
Matsumura, Atsushi
Haseyama, Miki
Kitajima, Hideo
× Matsumura, Atsushi Haseyama, Miki Kitajima, Hideo
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本文では,高精度な画像復元を目的としたカルマンフィルタのためのパラメータ推定法を提案する.カルマンフィルタを用いた画像復元の精度は,画像のモデル及び観測雑音の分散といったパラメータの推定精度に大きく左右される.従来のパラメータ推定法では,画像全体からパラメータを推定しており,画像の局所的な統計量の変化を考慮していない.このため,画像の細部にわたって高精度な復元が行われないという問題が生じる.提案手法は,画像の局所的な統計量の変化に注目し,画像の各部分の特徴に適応したパラメータ推定を行うことにより,高精度な画像復元を可能とする.また,シミュレーションを行い,その有効性を確認する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we propose an estimation method of the parameters for accurate image restoration using a Kalman filter. If it is possible to estimate the parameters (i. e. an image model and a noise variance) with high accuracy, then an image can be restored accurately using a Kalman filter. In traditional parameter estimation methods, parameters are estimated from the whole image, and a change of the local statistics in an image is not considered. Therefore, detail and whole regions of the image are not restored accurately with the previous methods. The proposed method estimates parameters adapted to every part of image according to a change in the local statistics, and can thus restore an image more accurately. We have verified the validity of proposed method by several experiments. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10438399 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM) 巻 2000, 号 116(2000-AVM-031), p. 103-108, 発行日 2000-12-14 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |