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題名 | Adaptive Image Signal Processing with Machine Learning Based Approach=機器學習式適應性影像訊號處理 |
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作者姓名(中文) | 李俊賢; 葉展弘; | 書刊名 | 理工研究學報 |
卷期 | 40:2 民95.10 |
頁次 | 頁1-14 |
分類號 | 312.1 |
關鍵詞 | 適應性影像處理; 機器學習; 區塊式處理; 雜訊攻擊; 隨機最佳化方法; 平均最小平方法; Image processing; Machine learning; Block processing; Noise corruption; Adaptive; Random optimization; RO; Least mean square; LMS; |
語文 | 英文(English) |
中文摘要 | 本論文說明我們在適應式影像訊號處理之研究及結果。我們以隨機最佳化方法作為機器學習之演算法並結合區塊式處理的技巧進行研究。我們選用一個簡單的單層類神經網路作為適應式濾波器,以所述之隨機最佳化方法訓練它,測試其濾波之表現,並將其結果與用平均最小平方法訓練此適應式濾波器之濾波結果比較,藉此知道本研究所使用之方法之適應式影像訊號濾波的優劣。影像在擷取/傳送/接收之過程中會受到雜訊的攻擊,致使影像訊號折損,本研究主要探討影像受到高斯雜訊攻擊後之復原。在影像訊號處理之過程中,影像像素分成許多影像區塊(次影像)再以區塊方式來處理影像訊號。本研究使用之隨機最佳化方法具有計算量適當與快速收斂等優點。以本研究所提之隨機最佳化方法訓練之適應式濾波器與以平均最小平方法訓練此濾波器之濾波結果比較,前者之濾波結果明顯較佳。 |
英文摘要 | Adaptive images signal processing using the RO-based machine learning method and the block-processing technique is presented in this paper. With the machine-leaning-based adaptive filter, the study is focused on the image restoration from its Gaussian-type nosy version. The RO-based machine learning method is used for the training of the single-layered neural-network adaptive filer. For the block processing technique, the pixels of an image are divided into a finite number of blocks, and moving window is designed to scan over the whole image block by block. With the learning method combined with the block processing technique, the proposed approach has shown the merit of moderate computation and fast convergence of learning for the filter. The proposed approach shows good filtering performance for the image-restoring problem, compared to the 2D Least Mean Square method. |
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