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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. パターン認識·メディア理解. Pattern Recognition and Media Understanding >Blind deconvolution of images using Gabor filter bank and independent component analysis
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Blind deconvolution of images using Gabor filter bank and independent component analysis

机译：使用Gabor滤波器组和独立分量分析的图像盲折叠

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Independent Component Analysis is a new data analysis method, and its computation algorithms and applications are widely studied recently. Most applications, however, are for the field of one-dimensional data analysis, e.g. sound data analysis, and few applications for two-dimensional data (e.g., image data) are studied. In this paper we show that the blind deconvolution of a blurred image can be realized by ICA with a relatively small computation cost. In the proposed method, Gabor filter bank is applied to the blurred image, and its output images and the original blurred image are provided as input data of ICA. One of the separated components is a restored image.
机译：独立分量分析是一种新的数据分析方法，最近广泛研究了其计算算法和应用。 然而，大多数应用程序用于一维数据分析领域，例如， 研究了声音数据分析，以及几维数据（例如，图像数据）的少数应用。 在本文中，我们表明，可以通过ICA实现模糊图像的盲去卷积，其计算成本相对较小。 在所提出的方法中，将Gabor滤波器组施加到模糊图像，并且其输出图像和原始模糊图像被提供为ICA的输入数据。 其中一个分隔的组件是恢复的图像。

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