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J-GLOBAL ID：201702237678839202   整理番号：17A0886533

モデル不一致を用いたブラインドデコンボリューション【Powered by NICT】

Blind Deconvolution With Model Discrepancies

著者 (3件)： Kotera Jan (Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences, Prague, Czech Republic) ,  Smidl Vaclav (Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences, Prague, Czech Republic) ,  Sroubek Filip (Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences, Prague, Czech Republic)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 5  ページ： 2533-2544  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラインドデコンボリューションは同時ぼけと画像推定から成る強く不良設定問題である。以前のモデリング及び/又は推論の方法論における最近の進歩は,実際の事例で合理的に良く機能し始めることが方法をもたらした。しかし,ここに示したように,畳込みモデルは,画像の小部分でも成立しない場合は失敗する傾向がある。変分Bayes推論に基づく方法は重要な役割を果たしている。本論文では,独立した非同一Gauss分布のファミリー,自動関連性決定前として知られるに属することを雑音,画像およびぼけの同じ前と組み合わせたこの推論を用いた。,すなわち,ぼけカーネルの非負を施行し,ぼけよりも鋭い画像を,最も重要なことは,非Gauss雑音を取り扱うブラインドデコンボリューションに有用なこの事前のいくつかの重要な特性,ここで示すように,実際のシナリオでは一般的であることを同定した。提示された方法は,畳込みモデルにおける不一致を対象とするものであり,このようにして実際のシナリオへのブラインドデコンボリューションの適用性を拡張し,カメラ運動と誤った焦点によってぼけた写真など。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 適応性 ,  *畳込み ,  カメラ ,  変分法 ,  雑音 ,  画像 ,  Bayes推定 ,  非Gauss雑音 ,  モデリング ,  正規分布
準シソーラス用語： *ブラインドデコンボリューション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  ブラインドデコンボリューション