講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-11-04 15:00
[ポスター講演]領域ベースの隠れ変数と確率伝搬法を用いた画像領域分割 ○長谷川亮太・三好誠司(関西大)・岡田真人(東大) IBISML2010-71 |
抄録 |
(和) |
ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である.本稿では,領域ベースの隠れ変数を用いる結合MRFモデルに基づき,確率伝搬法の一種であるビリーフプロパゲーションと変分推論法を組み合わせた手法を用いて画像の修復と領域分割を行う決定論的なアルゴリズムを導出する.このアルゴリズムでは原画像や隠れ変数だけでなく2個のハイパーパラメータ
も推定する.さらに,変分自由エネルギー最小化によるモデル選択も行う.熱浴法で生成した人工画像やガウス雑音が重畳された自然画像を用いた実験により,提案手法が一枚の劣化画像だけから良好な修復と領域分割を行う潜在能力を有することを示す. |
(英) |
To represent edges in image processing based on Bayesian inference, it is very effective to introduce latent variables. In this paper, we derive a deterministic algorithm that restores and segments an image by using belief propagation and a variational inference method based on region-based latent variables and a coupled MRF model. This algorithm estimates two hyper-parameters as well as infers the original image and the latent variables. In addition, the algorithm carries out the model selection by minimizing variational free energy. Through experiments using an artificial image generated by heat bath method and a natural image degraded by Gaussian noises, we show that the derived algorithm has a potential ability to restore and segment using only one noisy image. |
キーワード |
(和) |
ベイズ推定 / 画像修復 / 領域分割 / 領域ベースの隠れ変数 / モデル選択 / ハイパーパラメータ推定 / ビリーフプロパゲーション / |
(英) |
Bayesian inference / image restoration / image segmentation / region-based latent variables / model selection / hyper-parameter estimation / belief propagation / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-71, pp. 91-97, 2010年11月. |
資料番号 |
IBISML2010-71 |
発行日 |
2010-10-28 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IBISML2010-71 |