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首页> 外文期刊>電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム >非均質なパッチべースMRFのための局所適応的学習
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非均質なパッチべースMRFのための局所適応的学習

机译：基于非均匀补丁的MRF的局部自适应学习

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摘要

マルコフランダムフィールド（MRF）モデルは，多くのコンピュータビジ」ンの問題に応用されて いる。近年，局所的なパッチをモデル化するパッチバースMREモデルが利用されている． 更に，空間的にモデ ルパラメータが異なる非均質MRFモデルへの拡張が期待されている． そこで，本論文では，非等質なパッチ べースMRFモデルのための簡便で効率的な学習方法を提案する． 提案手法の基本的な考え方は，注目パッチの 周辺パッチをあたかも学習データのように扱うというものである． 提案のモデル及び学習方法を，デノイジング に応用し，高性能なデノイジング手法と比較したところ，ほぼ同程度の性能が得られ，現実的なノイズレべルに おいては提案手法が既存手法よりも高性能であることが確認された．
机译：马尔可夫随机场（MRF）模型已应用于许多计算机业务问题。近年来，已使用对本地补丁进行建模的补丁泊位MRE模型。此外，期望将其扩展到具有空间上不同的模型参数的非均匀MRF模型。因此，在本文中，我们为基于非均匀补丁的MRF模型提出了一种简单有效的学习方法。所提出方法的基本思想是将关注补丁的外围补丁视为正在学习数据。当将所提出的模型和学习方法应用于去噪并与高性能去噪方法进行比较时，可以获得几乎相同的性能，并且在现实的噪声水平下，所提出的方法比现有方法要高。证实这是一场表演。

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