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J-GLOBAL ID：201702246992036699   整理番号：17A0633076

レトロイメージングからBayesian量子イメージングまで

From retrodiction to Bayesian quantum imaging

著者 (3件)： SPEIRITS Fiona C (Univ. Glasgow, Glasgow, GBR) ,  SONNLEITNER Matthias (Univ. Glasgow, Glasgow, GBR) ,  BARNETT Stephen M (Univ. Glasgow, Glasgow, GBR)
資料名： Journal of Optics  (Journal of Optics)
巻： 19  号： 4  ページ： 044001,1-7  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： D0538C  ISSN： 2040-8978  CODEN： JOOPCA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 物理および他の分野で探索していることの大部分は予測に関するものである。即ち,「もし起こればどうなるでしょうか?」という形式の質問に対する答えを捜すことである。科学捜査,考古学,画像処理などの幾つかの問題は,「犯人は誰か?」,「この文明を破壊したのは何か?」,また「これは何のイメージか?」といった以前の出来事について質問する問題とは基本的に異なる。これらの課題のそれぞれに対処するために,今把握している情報ころから始め,この状況がどのようになったのかを推測しようとする。この意味で,それぞれ将来の予測ではなく,過去について何かを推測する能力,過去予測あるいは後付けを必要とする。予測と遡測は通常確率的な供述である。本研究では,過去の視点から画像の再構成とノイズ除去を検討する動機を示した。Bayesian推論法との結び付きによって,ポアッソンノイズによって支配される低光量データの解析アルゴリズムを構築するための自然の枠組みを示す。Bayesianアプローチによって,得られた画像の品質に関する客観的な評価ができ,確率分布関数の解析的性質から,モンテカルロ・サンプリングのような数値的方法の必要がないことが明らかになった。

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  考古学 ,  鑑別 ,  法医学 ,  *画像再構成 ,  雑音除去 ,  *計算機アルゴリズム ,  関数 ,  *画像処理 ,  雑音 ,  *放射エネルギー
準シソーラス用語： Poisson雑音 ,  科学捜査 ,  過去 ,  解析アルゴリズム ,  確率分布関数 ,  *光量 ,  *低光量 ,  *量子イメージング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 量子イメージング