Variational Bayesian Image Reconstruction with an Uncertainty Model for Measurement Localization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F16%3A00462116" target="_blank" >RIV/67985556:_____/16:00462116 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EUSIPCO.2016.7760343" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/EUSIPCO.2016.7760343</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EUSIPCO.2016.7760343" target="_blank" >10.1109/EUSIPCO.2016.7760343</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Variational Bayesian Image Reconstruction with an Uncertainty Model for Measurement Localization

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a general data acquisition model with volatile random displacement of measured samples. Discrepancies between recorded and true positions of the original data is due to the nature of measured data or the acquisition device itself. A reconstruction method based on the Variational Bayesian inference is proposed, which estimates the original data from samples acquired with the acquisition model, and its relation to Jensen’s inequality is discussed. A model variant of 2D imagenreconstruction is analyzed in detail. Further, we outline a relation between the proposed method and the classic deconvolution problem, and illustrate superiority of the Variational Bayesian approach in the case of small number of samples.

Název v anglickém jazyce

Variational Bayesian Image Reconstruction with an Uncertainty Model for Measurement Localization

Popis výsledku anglicky

We propose a general data acquisition model with volatile random displacement of measured samples. Discrepancies between recorded and true positions of the original data is due to the nature of measured data or the acquisition device itself. A reconstruction method based on the Variational Bayesian inference is proposed, which estimates the original data from samples acquired with the acquisition model, and its relation to Jensen’s inequality is discussed. A model variant of 2D imagenreconstruction is analyzed in detail. Further, we outline a relation between the proposed method and the classic deconvolution problem, and illustrate superiority of the Variational Bayesian approach in the case of small number of samples.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proc. 2016 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)

ISBN

978-0-9928-6266-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

723-727

Název nakladatele

EUSIPCO

Místo vydání

Budapest

Místo konání akce

Budapest

Datum konání akce

29. 8. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000391891900138