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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-09 13:00 マルコフ確率場を用いたロバストな一次元位相アンラッピング ○中嶋恭久（東大）・五十嵐康彦（JST）・成瀬 康（NICT）・岡田真人（東大）  IBISML2017-45 |
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| 抄録 | （和） | 衛星や航空機のセンサーを用いた地殻変動の計測では，干渉合成開口レーダーと呼ばれる技術が広く用いられている． その計測では変動量が位相差の定数倍として得られるが，位相差は$-pi$から$pi$の間に畳み込まれている． そのため，変動量を計算するためには，ラップされた位相データから$2pi$の整数倍の不定性を取り除いた連続的な位相データを復元する処理が必要となる． これが位相アンラッピングと呼ばれる問題である． 観測データには一般的に観測ノイズが含まれるが，$-pi$と$pi$の境界付近のデータに対しては，観測ノイズとラッピングによる不連続性を区別できなくなり，アンラッピングの精度が下がる． そこで本研究では，マルコフ確率場モデルを用いて観測画像の滑らかさ，観測ノイズ及びラッピングをモデル化し，ベイズ推論に基づいた位相アンラッピング法を提案する． 提案法を人工データに対して適用し，観測ノイズが多い状況下においても，従来法と比較してロバストに推定できることを示す． |
| （英） | In the measurement of crustal deformation using satellite or aircraft sensors, interferometric synthetic aperture radar is widely used. In the measurements, variations are obtained as constant multiples of the phase differences. However, the phase differences are convoluted between $-pi$ and $pi$. Therefore, in order to calculate the variations, it is necessary to restore the continuous phase obtained by removing the uncertainty of integer multiples of $2pi$ from the wrapped phase. This is the problem called phase unwrapping. Measurement data generally includes observation noises. For data near the boundary between $-pi$ and $pi$, it is difficult to distinguish between observation noise and discontinuities owing to wrapping, and unwrapping accuracies goes down. In this study, we propose a method of phase unwrapping based on Bayesian inference by modeling the smoothness, observation noise and wrapping using Markov random field models. We apply the proposed method to synthetic data, and indicate that it can estimate the original phase robustly compared to the conventional method even under noisy observations. |
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| キーワード | （和） | ベイズ推定 / 確率伝搬法 / フォン・ミーゼス分布 / 方向統計学 / 位相アンラッピング / / / |
| （英） | Bayesian estimation / belief propagation / von Mises distribution / directional statistics / phase unwrapping / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-45, pp. 77-84, 2017年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-45 | |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2017-45 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-11-08 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルコフ確率場を用いたロバストな一次元位相アンラッピング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust one dimensional phase unwrapping using Markov random fields |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ推定 / Bayesian estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 確率伝搬法 / belief propagation |
| キーワード(3)（和/英） | フォン・ミーゼス分布 / von Mises distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 方向統計学 / directional statistics |
| キーワード(5)（和/英） | 位相アンラッピング / phase unwrapping |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中嶋 恭久 / Yasuhisa Nakashima / ナカシマ ヤスヒサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五十嵐 康彦 / Yasuhiko Igarashi / イガラシ ヤスヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 科学技術振興機構さきがけ (略称： JST) Japan Science and Technology Agency, PRESTO (略称： JST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 成瀬 康 / Yasushi Naruse / |
| 第3著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-09 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-45 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.77-84 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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