| 研究実績の概要 |
画像の画素ごとに，周辺画素値のデータを用いて，そのデータ行列を反復法を用いて特異値分解して特異値を縮退処理（微小な特異値を0に削除）する方法を実装し，実行速度を計測した．ノイズ除去法である ASTV 法 [2] に組み込んだ場合，実行時間を１／５に短縮できる．この研究成果を信号処理シンポジウム [1] （及び，電子情報通信学会の信越支部大会）で発表した．
上述のシンポジウムにおいて，他の研究者から「特異値分解を行う行列が摂動した場合，特異ベクトルがさほど変わらないのであれば，その特異値がどのように変わるかは予想でき，更に高速化できる可能性がある」との行列の摂動についての意見を頂戴し，摂動を考慮して特異値を求める際の反復法の初期値を決める実験を行った．しかし，行列サイズが小さいこともあってか効果は得られず，摂動予測に計算を費やすよりは，反復法の反復回数を増やすほうが良い結果が得られた．
参考文献：[1] 伊藤 勇弥, 白井 啓一郎, 宮尾 秀俊, 丸山 稔, "複数の色や成分を扱う画像処理における画素ごとの特異値分解の計算効率化," 電子情報通信学会 信号処理シンポジウム, pp.270-275, 2018. [2] S. Ono, K. Shirai, and M. Okuda, "Vectorial total vari-ation based on arranged structure tensor for multichannel image restoration," in Proc. IEEE ICASSP, pp.4528-4532, 2016.
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