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モンテカルロシミュレーションの熱浴法を用いた画像修復について
http://www.smapip.is.tohoku.ac.jp/~kazu/SMAPIP-KazuKazu/Manual200203/main.pdf このページの 7. モンテカルロシミュレーションを用いた画像修復 のところなんですが、どうしてこのようなアルゴリズムを用いることで画像が修復できるのか良く分かりません。 特に式(33),(34)をどのように導出してりようしているのかが分からないのです。 よろしければ教えてもらえないでしょうか？
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こんな方法もあるのか、と思いました。 実際に読んでみましたが、難しくてとても詳細な事はかけません。感想です。 斜め読んだ印象としては、事前確率，劣化過程，事後確率に対して一般的にありそうな確率過程を想定し、それらを事前情報（劣化画像に付加する情報量）として、劣化過程の履歴を考慮できるマルコフ連鎖を利用して（劣化過程はまさにそうだと思います）、画像を復元するみたいに見えました。この辺りの事は、十分わかってらっしゃるのかも知れませんね。 誤解の可能性はすごく高く、役に立つかどうかも知りませんが、自分はベイズ統計に関して、こう思っています。 ベイズ統計の強みは、眼前の観測に対して一般的想定に従い、情報を付加できる点だと思います。その際、付加仮定（付加情報）が強すぎてはいけない（観測結果に正直でないから）。その判断基準が、 情報を付加して得られる結果の情報量と、観測の情報量との差は最小であるべきだ． というベイズ－赤池の情報量最小基準だと思います。
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