画像処理の基礎と最適化によるノイズ除去・画像復元への応用

〜 線形・非線形・非局所フィルタによるノイズ除去、凸最適化、正則化を用いたノイズ除去と画像復元技術 〜

・画像処理において最も基本的かつ重要なテーマであるノイズ除去技術を応用するための講座

・最適化による画像ノイズ除去と画像復元技術を修得し、応用システムへの開発を急げ !

講師の言葉

 本講座では、画像処理における最も基本的かつ重要なテーマであるノイズ除去、および近年研究が進んでいる最適化を用いた超解像、ぼけ復元、圧縮センシングなどを含む画像復元について、基本的な手法から最新の論文誌・国際会議で提案されている手法までの解説を行います。

 画像関連の方には絶好の機会と確信し、ご案内申し上げます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年08月03日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・画像のノイズ除去・復元技術に興味のある方 ・最適化の上記問題への応用に興味のある方 ・画像関連システムの技術者
予備知識 ・初等的な大学での数学
修得知識 ・ノイズ除去・復元に関する基礎知識 ・最適化を上記問題へ応用するための基礎知識 ・最新の研究成果をフォローするための基礎知識と近年の研究動向の理解
プログラム

1.画像ノイズ除去・復元問題の定式化
  (1).デジタル画像とは
  (2).画像復元問題の定式化
  (3).様々なノイズとそのモデル化

2.画像ノイズ除去
  (1).線形フィルタ
    a.平均値フィルタ
    b .ガウシアンフィルタ
  (2) .非線形フィルタ
    a.メディアンフィルタ
    b.バイラテラルフィルタ
    c.ガイデッドフィルタ
    d. Dual Domain Image Denoising
  (3).非局所フィルタ 
    a.NLM: Non-local means

    b.BM3D: Block Matching 3D

  (4).各種手法の比較 

3.凸最適化の基礎
  (1).用語の解説 
    a.ノルム
    b.凸集合、凸関数
    c .凸最適化
  (2).関数の勾配と勾配降下法
    a.多変数関数の勾配
    b.勾配降下法
    c.最適性条件
  (3).近接作用素
    a.近接作用素
    b.近接勾配降下法

4.最適化による画像ノイズ除去と画像復元
  (1).画像のスパース性とスパース正則化 
  (2).ウェーブレットシュリンケージ
  (3).Total Variation 正則化 

(4).正則化を用いたノイズ除去と画像復元.

(5).MAP推定と正則化の統計的意味付け

5.近年の技術開発動向

6.まとめと質疑応答

キーワード 画像ノイズ除去 デジタル画像 画像復元 凸最適化 画像のスパース性 ウェーブレットシュリンケージ MAP推定
タグ ノイズ対策・EMC・静電気画像画像処理
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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