Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Single-Parameter Factor-Graph Image Prior

論文の概要: A Single-Parameter Factor-Graph Image Prior

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08749v1
Date: Tue, 13 Jan 2026 17:26:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.308451
Title: A Single-Parameter Factor-Graph Image Prior
Title（参考訳）: 単パラメータ係数グラフの先行画像
Authors: Tianyang Wang, Ender Konukoglu, Hans-Andrea Loeliger,
Abstract要約: 本稿では,各画像に自動的に適応する局所パラメータを一括的に一定とした,一括スムーズな画像モデルを提案する。提案したモデルとアルゴリズムは、デノナイズおよびコントラスト強化への応用を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.13884521321953
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel piecewise smooth image model with piecewise constant local parameters that are automatically adapted to each image. Technically, the model is formulated in terms of factor graphs with NUP (normal with unknown parameters) priors, and the pertinent computations amount to iterations of conjugate-gradient steps and Gaussian message passing. The proposed model and algorithms are demonstrated with applications to denoising and contrast enhancement.
Abstract（参考訳）: 本稿では,各画像に自動的に適応する局所パラメータを一括的に一定とした,一括スムーズな画像モデルを提案する。技術的には、モデルは NUP の前の因子グラフ(未知のパラメータを持つ)で定式化され、関連する計算は共役段階の反復とガウス的メッセージパッシングに等しい。提案したモデルとアルゴリズムは、デノナイズおよびコントラスト強化への応用を実証する。

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