ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 紀要(神奈川工科大学研究報告)
  2. B 理工学編
  3. 第41号-第48号(2016年度-2024年度)
  4. 第44号

ガウス分布の加法性に基づいたガウス雑音の標準偏差の推定法

https://doi.org/10.34411/00032028
https://doi.org/10.34411/00032028
ecda2db6-0e53-4ab8-9d3c-47c6fd118fcc
名前 / ファイル ライセンス アクション
kkb-044-006.pdf kkb-044-006.pdf (2.4 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2021-05-11
タイトル
タイトル ガウス分布の加法性に基づいたガウス雑音の標準偏差の推定法
言語 ja
タイトル
タイトル An Estimate the Standard Deviation of Gaussian Noise Based on the Additiveness of Gaussian Distribution
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Gaussian Noise
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Standard Deviation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Estimate
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Gaussian Distribution
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34411/00032028
ID登録タイプ JaLC
著者 鈴木, 貴士

× 鈴木, 貴士

ja 鈴木, 貴士

en Suzuki, Takashi

Search repository
長沼, 一輝

× 長沼, 一輝

ja 長沼, 一輝

en Naganuma, Kazuki

Search repository
辻, 裕之

× 辻, 裕之

ja 辻, 裕之

en Tsuji, Hiroyuki

Search repository
木村, 誠聡

× 木村, 誠聡

ja 木村, 誠聡

en Kimura, Tomoaki

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 As a method of estimating Gaussian noise superimposed on the image, there is an estimation method based on MAD. The method based on MAD has good estimation accuracy for images with many flat area. However, the estimation accuracy is not good for images with many edges and detail signals. We proposed the method to extend the method based on MAD to correct the Gaussian noise estimate according to the type of image. As a result, it was possible to improve the estimation accuracy even in an image including many edges and detail signals. However, improvement in estimation accuracy is effective only when the Gaussian noise is large, and a very effective result cannot be obtained when the Gaussian noise is small. In this paper, we propose the method for improving estimation accuracy for images with small Gaussian noise and many edges and detail signals. In the proposed method, an estimation method that focuses on the additiveness of the Gaussian distribution is applied only to images that contain many edges and detail signals. The proposed method improved the noise estimation accuracy by about 27% compared to the conventional method.
言語 en
書誌情報 神奈川工科大学研究報告.B,理工学編

巻 44, p. 37-42, 発行日 2020-03-01
出版者
出版者 神奈川工科大学
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 21882878
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12669200
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 12:51:24.666269
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3