TAILIEUCHUNG - 29 Image Recovery Using the EM Algorithm

Image recovery constitutes a significant portion of the inverse problems in image processing. Here, by image recoverywe refer to two classes of problems, image restoration and image reconstruction. | Zhang J Katsaggelos . Image Recovery Using the EM Algorithm Digital Signal Processing Handbook Ed. Vijay K. Madisetti and Douglas B. Williams Boca Raton CRC Press LLC 1999 1999 by CRC Press LLC 29 Image Recovery Using the EM Algorithm Jun Zhang University of Wisconsin Milwawkee Aggelos K. Katsaggelos Northwestern University Introduction The EM Algorithm The Algorithm Example A Simple MRF Some Fundamental Problems Conditional Expectation Calculations Convergence Problem Applications Single Channel Blur Identification and Image Restoration Multi-Channel Image Identification and Restoration Problem Formulation The E-Step The M-Step Experimental Results Comments on the Choice of Initial Conditions Summary and Conclusion References Introduction Image recovery constitutes a significant portion of the inverse problems in image processing. Here by image recovery we refer to two classes of problems image restoration and image reconstruction. In image restoration an estimate of the original image is obtained from a blurred and noise-corrupted image. In image reconstruction an image is generated from measurements of various physical quantities such as X-ray energy in CT and photon counts in single photon emission tomography SPECT and positron emission tomography PET . Image restoration has been used to restore pictures in remote sensing astronomy medical imaging art history studies . see 1 and more recently it has been used to remove picture artifacts due to image compression . see 2 and 3 . While primarily used in biomedical imaging 4 image reconstruction has also found applications in materials studies 5 . Due to the inherent randomness in the scene and imaging process images and noise are often best modeled as multidimensional random processes called random fields. Consequently image recovery becomes the problem of statistical inference. This amounts to estimating certain unknown parameters of a probability density function pdf .

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Điện – điện tử
• Cơ khí chế tạo máy
• Kiến trúc xây dựng
• kỹ thuật viễn thông
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa