| 研究概要 |
動画像を3次元一様確率場として取り扱い,動画像の確率モデルの推定方法の開発およびその応用を行なった.
1.ドリフト動画像モデルへの応用
非因果性モデルと時系列ARモデルを組み合わせることにより,定常動画像に対するモデル推定が可能であるが,この方法をドリフト動画像へ応用することが可能になった.
2.準逐次直交法の提案
実際の動画像では,単に非因果性モデルと時系列ARモデルを併用するだけでは十分な白色化が得られないことがある.これを改善する方法として,時系列解析における逐次直交法を動画像モデル推定に応用しほぼ完全な白色化フィルタを推定する方法を提案した.あらかじめ空間白色化フィルタを適用した後本法を適用するが,このとき白色化が不十分であれば繰り返し準逐次直交法を適用でき,より精度の良い白色化フィルタを得ることができる.
実画像のスペクトル推定
推定されたモデルを実画像のスペクトル推定に応用した.またドリフト動画像処理においては空間相関関数を利用したドリフト速度推定も行なえることを示した.
テキスチャ解析への応用
静止画像および動画像に対する非因果性モデルを標的検出,テキスチャ境界の検出等への応用を試みた.その結果動画像処理により検出感度が向上することを確認した.
双峰スペクトル型画像のモデル
スペクトル推定に関して新たに双峰スペクトル型の不規則画像に対するモデル推定を行なった.その結果二つのスペクトルピークを持つような波状不規則画像に対するモデル推定が新たに可能となった.これらの結果はさらに波状動画像への応用が考えられる.
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