Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sequential edge detection using joint hierarchical Bayesian learning

論文の概要: Sequential edge detection using joint hierarchical Bayesian learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14247v1
Date: Tue, 28 Feb 2023 02:09:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-01 18:22:40.342873
Title: Sequential edge detection using joint hierarchical Bayesian learning
Title（参考訳）: 階層型ベイズ学習を用いた連続エッジ検出
Authors: Yao Xiao, Anne Gelb, and Guohui Song
Abstract要約: 本稿では,雑音およびアンダーサンプリングされたフーリエデータからエッジマップの時間列を協調的に復元する新しいスパースベイズ学習(SBL)アルゴリズムを提案する。我々の数値的な例は、我々の新しい手法がより標準的なSBL手法と好適に比較できることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.182970026171219
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces a new sparse Bayesian learning (SBL) algorithm that jointly recovers a temporal sequence of edge maps from noisy and under-sampled Fourier data. The new method is cast in a Bayesian framework and uses a prior that simultaneously incorporates intra-image information to promote sparsity in each individual edge map with inter-image information to promote similarities in any unchanged regions. By treating both the edges as well as the similarity between adjacent images as random variables, there is no need to separately form regions of change. Thus we avoid both additional computational cost as well as any information loss resulting from pre-processing the image. Our numerical examples demonstrate that our new method compares favorably with more standard SBL approaches.
Abstract（参考訳）: 本稿では,雑音およびアンダーサンプリングされたフーリエデータからエッジマップの時間列を協調的に復元する新しいスパースベイズ学習アルゴリズムを提案する。この手法はベイジアン・フレームワークに実装され、画像内情報を同時に組み込んで各エッジマップ内の空間情報を画像間情報で促進し、変化しない地域での類似性を促進させる。エッジと隣接画像間の類似性の両方を確率変数として扱うことにより、変更の領域を別々に形成する必要がなくなる。これにより,画像の事前処理による情報損失だけでなく,計算コストの増大も回避できる。我々の数値的な例は、我々の新しい手法がより標準的なSBL手法と比較できることを示している。

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