haku: @keyword independent component analysis / yhteensä: 14
viite: 11 / 14
Tekijä:Hoyer, Patrik
Työn nimi:Independent component analysis in image denoising
Kuvien kohinanpoisto käyttäen riippumattomien komponenttien menetelmää
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:1999
Sivut:viii + 69      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Tietotekniikan osasto
Oppiaine:Informaatiotekniikka   (Tik-61)
Valvoja:Oja, Erkki
Ohjaaja:Hyvärinen, Aapo
Digitoitu julkaisu: https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/86850
OEVS:
Digitoitu arkistokappale on julkaistu Aaltodocissa
Sijainti:P1 Ark T80     | Arkisto
Avainsanat:independent component analysis
feature extraction
image denoising
riippumattomien komponenttien menetelmä
piirreirrotus
kuvien kohinanpoisto
Tiivistelmä (fin):Riippumattomien komponenttien analyysi (ICA) on tilastollinen menetelmä jossa yritetään löytää havaitulle datalle esitys, jossa komponentit ovat toisistaan riippumattomia.
Tämä menetelmä on osoittautunut erittäin lupaavaksi piirreirrotuksessa, jolloin se löytää olennaiset osatekijät joista data koostuu.
Erityisesti sovellettuna kuvadatalle ICA antaa esityksen joka identifioi kuvan ääriviivat; näitä voidaan pitää kuvadatan ensisijaisena rakenteena.

Kohina on mikä tahansa satunnaishäiriö joka huonontaa signaalia.
Tässä diplomityössä signaalit ovat kaksiulotteisia, toisin sanoen kuvia.
Kohina voi olla peräisin kuvien hankkimisprosessista tai voi ilmaantua jos kuvat lähetetään kohinaisen tiedonsiirtokanavan yli.
Kummassakin tapauksessa tehtävänä on käyttää tilastollista tietoa kuvien rakenteesta kohinan häiritsevän vaikutuksen poistamiseksi niin hyvin kuin mahdollista.

Tässä työssä tarkastellaan ICA:n ja siihen liittyvien menetelmien käyttöä kuvien kohinanpoistoon.
Ensin esitetään yleinen metodi satunnaisvektorin kohinanpoistoon, jonka jälkeen tutkitaan menetelmän soveltamista kuvadatalle.
Lopuksi vertaillaan esitettyä metodia perinteisiin kohinanpoistomenetelmiin pitkällisten kokeiden avulla.
ED:1999-05-20
INSSI tietueen numero: 14254
+ lisää koriin
INSSI