ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング


インデックスリンク

インデックスツリー

  • RootNode

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究者一覧
  2. 片岡 駿
  1. 学術雑誌論文

Bayesian Image Denoising with Multiple Noisy Images

http://hdl.handle.net/10252/00005944
http://hdl.handle.net/10252/00005944
1e986768-3407-449e-9e5b-7b8802209036
名前 / ファイル ライセンス アクション
TheReviewofSocionetworkStrategies-13.pdf TheReviewofSocionetworkStrategies-13 (1.6 MB)
license.icon
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-11-22
タイトル
タイトル Bayesian Image Denoising with Multiple Noisy Images
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Image denoising
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Discrete Markov random field
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Belief propagation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 EM algorithm
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 FFT
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Kataoka, Shun

× Kataoka, Shun

WEKO 32808

en Kataoka, Shun

Search repository
Yasuda, Muneki

× Yasuda, Muneki

WEKO 32809

en Yasuda, Muneki

Search repository
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 32808
姓名 片岡, 駿
言語 ja
書誌情報 en : The Review of Socionetwork Strategies

巻 13, 号 2, p. 267-280, 発行日 2019
出版者
出版者 Springer
言語 en
ISSN / EISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2523-3173
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1007/s12626-019-00043-3
権利表記
言語 en
権利情報 © The Author(s) 2019
出版社版URI
言語 ja
権利情報 https://link.springer.com/article/10.1007/s12626-019-00043-3
テキストバージョン
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
日本十進分類法
言語 ja
主題Scheme NDC
主題 410
NIIサブジェクト
言語 ja
主題Scheme Other
主題 数学
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we propose a fast image denoising method based on discrete Markov random fields and the fast Fourier transform. The purpose of the image denoising is to infer the original noiseless image from a noise corrupted image. We consider the case where several noisy images are available for inferring the original image and the Bayesian approach is adopted to create the posterior probability distribution of the denoised image. In the proposed method, the estimation of the denoised image is achieved using belief propagation and an expectation-maximization algorithm. We numerically verified the performance of the proposed method using several standard images.
言語 en
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 15:56:15.916485
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3