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J-GLOBAL ID：201802256595486488   整理番号：18A0518596

パッチベース重要性サンプリングによるクラス特異的Poisson雑音除去【Powered by NICT】

Class-specific poisson denoising by patch-based importance sampling

著者 (3件)： Niknejad Milad (Instituto de Telecomunicacoes Instituto Superior Tecnico Universidade de Lisboa, Portugal) ,  Bioucas-Dias Jose M. (Instituto de Telecomunicacoes Instituto Superior Tecnico Universidade de Lisboa, Portugal) ,  Figueiredo Mario A. T. (Instituto de Telecomunicacoes Instituto Superior Tecnico Universidade de Lisboa, Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1247-1251  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： 本論文では,Poisson雑音で劣化した回復画像の問題を取り上げて論じ,画像は,特定のクラスに属することが知られている。提案した方法では,関心のあるクラスの画像から清浄なパッチのデータセットを多変量Gauss分布を用いてクラスター化した。雑音のある画像を回復するために,各雑音パッチはこれらの分布の一つに割り当てられ,対応する最小平均二乗誤差(MMSE)推定が得られた。最尤分布を決定し,清浄なパッチのMMSE推定を近似する両方のための自己正規化重要度サンプリングアプローチを利用し,モンテカルロファミリーの手法であることを提案した。実験結果は,提案した方法は,低SNR領域でのPoisson雑音除去のための他の方法よりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： *雑音 ,  正規分布 ,  クラスタ化 ,  正規化 ,  画像 ,  最尤法
準シソーラス用語： 重要度サンプリング ,  最小平均二乗誤差 ,  多変量 ,  *ポアソン雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： パッチ ,  重要性 ,  サンプリング ,  クラス ,  雑音除去