Independent component analysis in image denoising

Simple item page
dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorHyvärinen, Aapo 
dc.contributor.authorHoyer, Patrik
dc.contributor.departmentTietotekniikan osastofi
dc.contributor.schoolTeknillinen korkeakoulufi
dc.contributor.schoolHelsinki University of Technologyen
dc.contributor.supervisorOja, Erkki 
dc.date.accessioned2020-12-03T23:13:34Z
dc.date.available2020-12-03T23:13:34Z
dc.date.issued1999 
dc.description.abstractRiippumattomien komponenttien analyysi (ICA) on tilastollinen menetelmä jossa yritetään löytää havaitulle datalle esitys, jossa komponentit ovat toisistaan riippumattomia. Tämä menetelmä on osoittautunut erittäin lupaavaksi piirreirrotuksessa, jolloin se löytää olennaiset osatekijät joista data koostuu. Erityisesti sovellettuna kuvadatalle ICA antaa esityksen joka identifioi kuvan ääriviivat; näitä voidaan pitää kuvadatan ensisijaisena rakenteena. Kohina on mikä tahansa satunnaishäiriö joka huonontaa signaalia. Tässä diplomityössä signaalit ovat kaksiulotteisia, toisin sanoen kuvia. Kohina voi olla peräisin kuvien hankkimisprosessista tai voi ilmaantua jos kuvat lähetetään kohinaisen tiedonsiirtokanavan yli. Kummassakin tapauksessa tehtävänä on käyttää tilastollista tietoa kuvien rakenteesta kohinan häiritsevän vaikutuksen poistamiseksi niin hyvin kuin mahdollista. Tässä työssä tarkastellaan ICA:n ja siihen liittyvien menetelmien käyttöä kuvien kohinanpoistoon. Ensin esitetään yleinen metodi satunnaisvektorin kohinanpoistoon, jonka jälkeen tutkitaan menetelmän soveltamista kuvadatalle. Lopuksi vertaillaan esitettyä metodia perinteisiin kohinanpoistomenetelmiin pitkällisten kokeiden avulla.fi
dc.format.extentviii + 69 
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/86850
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-2020120445688
dc.language.isoenen
dc.programme.majorInformaatiotekniikkafi
dc.programme.mcodeTik-61fi
dc.rights.accesslevelopenAccess
dc.subject.keywordindependent component analysisen
dc.subject.keywordriippumattomien komponenttien menetelmäfi
dc.subject.keywordfeature extractionen
dc.subject.keywordpiirreirrotusfi
dc.subject.keywordimage denoisingen
dc.subject.keywordkuvien kohinanpoistofi
dc.titleIndependent component analysis in image denoisingen
dc.titleKuvien kohinanpoisto käyttäen riippumattomien komponenttien menetelmääfi
dc.type.okmG2 Pro gradu, diplomityö 
dc.type.ontasotMaster's thesisen
dc.type.ontasotPro gradu -tutkielmafi
dc.type.publicationmasterThesis 
local.aalto.digiauthyes
local.aalto.digifolderAalto_37881
local.aalto.idinssi14254
local.aalto.openaccessyes
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
master_Hoyer_Patrik_1999.pdf
Size:
33.22 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
[dipl] Teknillinen korkeakoulu / TKK