適応信号処理とその応用 大阪府立大学大学院工学研究科 電気・情報系専攻 大松 繁
デジタルフィルタ フィルタの入出力表現 IIRフィルタ FIRフィルタ
フィルタ表現 IIRフィルタ FIRフィルタ
適応フィルタ
Wiener-Hopf フィルタ
フィルタ誤差
適応フィルタ
Wiener-Hopf 方程式
勾配法
Noisy LMS法 ルール 誤差と入力の積
適応予測
適応予測器の処理結果
ノイズキャンセリング
信号とノイズの分離
信号とノイズ
ノイズ
ノイズ除去結果
-フィルタ(1)
-フィルタ(2)
-フィルタ(3)
-フィルタ(4)
-フィルタ(5)
-フィルタ(6)による画像処理(1)
-フィルタ(6)による画像処理(2)
-フィルタ(6)による画像処理(3) 67次ローパスフィルタ結果
-フィルタ(6)による画像処理(4) 元画像 ローパスフィルタ(101次) -フィルタ(同じ次数) -フィルタ(領域で可変次数)
従来の線形フィルタバンクによる成分分離 周波数 ε-フィルタバンク 従来の線形フィルタバンクによる成分分離 周波数 振 幅 周波数軸上のみの成分分離 ε-フィルタバンクによる成分分離 周波数 振 幅 周波数 振 幅 周波数 振 幅 細かい成分分離が可能になる
塗りつぶし部分の成分を除去することで美観化を行う 顔画像美観化フィルタ 周波数 画 素 値 顔の細かい凹凸 必要なオペレータ しみ・くま -フィルタ窓サイズ しわ 基本的な顔の構造 塗りつぶし部分の成分を除去することで美観化を行う
顔画像による実験結果 閾値 60 35 ローパスフィルタ窓サイズ 7×7 20 ε-フィルタ窓サイズ 11×11 7 入力画像:処理画像の比 0.4:0.6