非会員:
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会員:
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学生:
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1.画像復元問題
1.1 デジタル画像とベクトルを用いた表現
1.2 線形劣化作用素
1.3 ノイズのモデル化
1.4 画像復元問題の観測モデル
1.5 統計的推定の基礎
2.画像ノイズ除去法の今昔
2.1 基礎的な空間フィルタリングのおさらい
2.2 バイラテラルフィルタとその周辺
2.3 BM3D法
2.4 DDID法
3.凸最適化の基礎
3.1 凸集合と凸関数
3.2 関数の勾配
3.3 勾配降下法
3.4 ノルム
3.5 近接作用素
4.凸最適化を用いた画像ノイズ除去法
4.1 画像のスパース性とスパース正則化
4.2 ウェーブレットシュリンケージ
4.3 全変動(TV)正則化
4.4 正則化を用いたノイズ除去法
4.5 正則化の統計的意味付け
5.画像の欠損修復法
5.1 サンプルベース
5.2 拡散ベース
5.3 TV正則化
5.4 三成分分離
5.5 ブロック低ランク性の利用