PARAMETER-IDENTIFICATION FOR NOISY IMAGE VIA THE EM-ALGORITHM

作     者：KATAYAMA, T HIRAI, T 

作者机构：Department of Applied Mathematics and Physics Faculty of Engineering Kyoto University Kyoto 606 Japan 

出 版 物：《SIGNAL PROCESSING》 (Signal Process)

年 卷 期：1990年第20卷第1期

页      面：15-24页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主　　题：Image model parameter identification EM algorithm discrete sine transform least-squares method 

摘      要：This paper considers the parameter identification problem for the images degraded by observation noise by applying the EM algorithm. It is assumed that the image is described by a semicausal model due to Jain. By applying the EM algorithm to each scalar subsystem derived from the state-space model via the discrete sine transform (DST), we obtain a scheme of estimating the AR parameters of transformed image. A parameter identification algorithm of the original image model is also derived by using the least-squares (LS) method. As a by-product, the restored image is obtained in the course of parameter identification. Simulation studies are included to show the feasibility of the proposed algorithm. Das Problem der Parameter-Identification für Bilder, die durch Beobachtungsrauschen gestört sind, wird betrachtet; dabei wird der EM-Algorithmus angewandt. Es wird angenommen, daβ das Bild mit Hilfe eines semi-kausalen Modells nach Jain beschrieben werden kann. Der EM-Algorithmus wird auf jedes skalare Teilsystem angewandt, das über die diskrete Sinus-Transformation (DST) aus dem Zustandsraum-Modell gewonnen wird; hieraus erhalten wir ein Schema zur Schätzung der AR-Parameter des transformierten Bildes. Auch ein Parameter-Identifikationsansatz für das ursprüngliche Bild wird hergeleitet; dazu wird der LS-Ansatz verwendent. Als Nebenprodukt erhält man im Verlaufe der Parameterschätzung das restaurierte Bild. Simultations-Untersuchungen sind mit aufgenommen, um die Anwendbarkeit des vorgeschlagenen Algorithmus zu zeigen. Cet article est consacré au problème de l identification de paramètres à l aide de l algorithme EM dabs le cas d images dégradées par un bruit d observation. Il est supposé qu l image peut être décrite par un modèle semi causal introduit par Jain. En appliquant l algorithme EM à chaque sous-système scalaire dérivé du modèle d état via la transformée en sinus discrète (en anglais discrete sine transform—DST), nous obtenons un moyen d estimation des paramètres