一般化半因果的確率画像モデルの同定

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-6

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Identification of generalized semi-causal stochastic image models

著者名: 国枝 寛康(立命館大学),野上 豊史(立命館大学),杉本 末雄(立命館大学)

著者名(英語): Hiroyasu Kunieda(Ritsumeikan University),Toyoshi Nogami(Ritsumeikan University),Sueo Sugimoto(Ritsumeikan University)

キーワード: システム同定|半因果的画像モデル|離散サイン変換|確率モデル|画像処理モデリング|system identification|semi-causal image models|discrete sine transformation |stochastic models|image processingmodeling

要約(日本語): 2次元デジタル画像の確率モデルの1つとして、半因果的確率モデルが用いられる。本研究では、回帰係数のサイズを拡張した、一般化半因果的確率モデルの同定法について考察したものである。半因果的確率モデルは、各列の画像に順次、離散サイン変換を適用すると、各行の画像は分離され、元の画像の行のサイズもつ、各行独立な1次元画像の集合として表現でき、画像モデルの同定については計算効率のよいアルゴリズムが提案されている。しかし回帰係数のサイズが拡張された一般化半因果的確率モデルでは、離散サイン変換により各行独立な1次元画像の集合として表現できない。このため、サイン変換により各行が独立化できる行列と、その余剰行列とに分解することにより、反復逐次アルゴリズムにより計算効率のよい同定アルゴリズムを導出する。また、回帰係数のサイズについてはAICを適用することにより一般化半因果的確率モデルの一連の同定アルゴリズムを導出する。

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