文献

J-GLOBAL ID：201802218066945694   整理番号：18A0822884

断層イメージングのための高速確率階層ベイズマップ【JST・京大機械翻訳】

Fast stochastic hierarchical Bayesian map for tomographic imaging

著者 (3件)： McKay John (Pennsylvania State University, University Park, PA) ,  Raj Raghu G. (U.S. Naval Research Laboratory, Washington, DC) ,  Monga Vishal (Pennsylvania State University, University Park, PA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACSSC  ページ： 223-227  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： 任意の画像回復アルゴリズムは,タイムリーな方法で最高の品質再構成を達成することを試みる。前者は,いくつかの方法で達成でき,それらの中で,自然画像傾向を利用して,関連する現象に関する手がかりを得ることができる。階層的Bayes MAP(HB-MAP)は,かなりの計算コストにもかかわらず,説得力のある結果を生成することが知られているそのようなアプローチの1つである。HB-MAPの研究を行うためのさらなる解析と洞察を提供することを検討した。HB-MAPのタイプI推定の優れた性質を保持しながら,タイプII推定への確率的近似に基づくアプローチを提案した。得られたアルゴリズム,高速確率的HB-MAP(fsHBMAP)は,高い再構成品質を維持しながら,劇的に少ない操作を取る。著者らのfsHBMAP方式を断層撮影画像の問題に向けて採用し,fsHBMAPが多くの競合する方法と比較して有望な結果を提供することを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： トモグラフィー ,  品質 ,  画像 ,  確率近似 ,  *画像処理 ,  *高速度 ,  画像復元 ,  再構成 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算コスト ,  自然画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 断層 ,  イメージング ,  確率 ,  階層ベイズ ,  マップ