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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제29권 제2호
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 277 - 286 (10page)
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Due to the uniquely slow convergence speed of the EM algorithm, it suffers form a lot of processing time until the desired deconvolution image is obtained when the image is large. To cope with the problem, in this paper, an immediate solution of the EM algorithm is provided under the Gaussian image model. It is derived by finding the recurrent formular of the EM algorithm and then substituting the results repeatedly. In this paper, two types of immediate soultion of image deconboution by EM algorithm are provided, and both methods have been shown to work well. It is expected that it free the processing time of image deconvolution because it no longer requires an iterative process. Based on this, we can find the statistical properties of the restored image at specific iterates. We demonstrate the eectiveness of the proposed method through a simple experiment, and discuss future concerns.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Preliminaries
3. Iterative EM deconvolution
4. Immediate solution of EM algorithm
5. Experiments
6. Conclusions and discussion
References
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