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J-GLOBAL ID：201702248193395857   整理番号：17A1724888

低計算コストの最適回復のための多重雑音除去近似メッセージパッシング【Powered by NICT】

Multi denoising approximate message passing for optimal recovery with lower computational cost

著者 (2件)： Perelli Alessandro (Institute for Digital Communications, School of Engineering, The University of Edinburgh (UK)) ,  Davies Mike E. (Institute for Digital Communications, School of Engineering, The University of Edinburgh (UK))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 2131-2135  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 大規模逆問題における新たな課題は,計算と回収性能の間の相互依存性によって構成されている特に実用化,医用画像などでは計算時間に与えられた高品質推定限界を提供することが重要である。この方向での大部分の研究は最適化スキームを改善する線を経験しているが,本論文では,低忠実度モデルから出発してdenoisersの階層を利用した圧縮センシング(CS)画像再構成のための多雑音除去近似メッセージパッシング(MultiD AMP)フレームワークに基づいて異なるアプローチを提案し,調査し,次に反復再構成アルゴリズムによる高忠実度モデルのための出発点として推定を使用している。MultiD AMPはDAMPと同じで最も正確なdenoiserを用いた場合と比較してより低い時間複雑さと同じ精度を達成した。提案アプローチの新規性は,回復性能の予測可能性を意味する,AMPの決定論的状態発展を計算の複雑さと統計的効率の両方による秩序化集合からdenoiserを選択するための戦略を設計するために利用することに基づいている。雑音Gaussランダム線形測定画像再構成に対してMultiD AMPフレームワークを適用した。さらに,画像再構成へのCSのMultiD AMPの適用性を拡張し,示した。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： 医用画像 ,  画像再構成 ,  *雑音除去 ,  CPU時間 ,  計算量 ,  適応性 ,  *近似法 ,  *多重化 ,  *雑音 ,  最適化 ,  逆問題 ,  モデル
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  *メッセージパッシング ,  *計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  航空機の空気力学  (QK02010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 計算コスト ,  回復 ,  多重 ,  雑音除去 ,  近似 ,  メッセージパッシング