三好 裕之

三好 裕之

IMACEL Academy 編集長 東京大学大学院情報理工学系研究科 Imperial College London 短期留学 現在は逆問題を扱う研究室に所属している. 好きな分野は複素関数論.

出身は香川県。うどんをこよなく愛する。

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スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part2. Total Variation最小化(Split Bregman)に基づく画像再構成

スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part2. Total Variation最小化(Split Bregman)に基づく画像再構成

この記事では,Total Variation 正則化の最小化に関する実装を行い,ノイズを含む画像がどのように再構成されるのか,確かめてみます. なお,Total Variation はスパースモデリングで主に使われている技術です.
三好 裕之 | 1,547 view
スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part1. L1ノルム最小化に基づく画像再構成の実装

スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part1. L1ノルム最小化に基づく画像再構成の実装

この記事では,L1ノルム正則化の最小化の実装を行い,ノイズを含む画像がどのように再構成されるのか,確かめてみます. なお,Total Variation はスパースモデリングで主に使われている技術です.
三好 裕之 | 1,255 view
Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

画像処理の一つ,モルフォロジー変換をPython と OpenCVのライブラリを用いて実装し,それを2値画像に対して適用します.
三好 裕之 | 838 view
Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

プログラミング言語「julia」を用いて画像処理を行います.インストールに続き,今回は画像のセグメンテーションのライブラリを用いて,セグメンテーションを行います.
三好 裕之 | 1,119 view
Julia と画像処理 ①〜Julia のインストールから画像の表示まで〜

Julia と画像処理 ①〜Julia のインストールから画像の表示まで〜

最近話題になっているプログラミング言語,「Julia」を用いて,画像処理をおこないます.今回は環境構築まで
三好 裕之 | 1,133 view
等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 2

等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 2

前回の記事「等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 1」の続きです. 実際に実装をして,写像を確かめてみます.
三好 裕之 | 964 view
等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1

等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1

等角写像の一つであるSchwarz Christoffel 変換を用いて,画像の変換をしてみます. python によるコードも記載しております. 画像はhttps://uk.mathworks.com/help/images/examples/exploring-a-conformal-mapping_ja_JP.html より.
三好 裕之 | 702 view
画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -

画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -

画像処理のセグメンテーションの分野で用いられるLevel set 法を用いて画像のセグメンテーションを行います.
三好 裕之 | 4,503 view
画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)

画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)

Python + OpenCVにより,画像の修復の技術,「Inpainting 」の実装を行います.
三好 裕之 | 6,125 view
CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜

CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜

CT (Computed Tomography)の投影切断面定理に関して説明します. また投影が少なくなったとき,どのような挙動を示すのかを数値実験を交えながら紹介します.
三好 裕之 | 2,291 view
画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

Python を用いて,画像のFilter を視覚的に理解してみます.コードを載せていますので,実装可能です.
三好 裕之 | 8,692 view
Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)

Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)

前回に引き続き,Deep Learning の今後の予想をまとめます.画像はSelf-learning computer eclipses human ability at complex game Go (https://www.thenational.ae/uae/self-learning-computer-eclipses-human-ability-at-complex-game-go-1.670818) です.
三好 裕之 | 382 view
Deep Learning の今後の予想まとめ (2018年版)

Deep Learning の今後の予想まとめ (2018年版)

Deep Learning が今後どうなっていくのか,2018年注目されている技術は何なのか,気になったので調べてみました.
三好 裕之 | 1,977 view
スパースモデリング ~少量データから画像を復元~

スパースモデリング ~少量データから画像を復元~

matlab のコードをもとに,スパースモデリングとは何かについて説明します.今回はスパースモデリングの説明です.
三好 裕之 | 6,695 view
2017年 IMACEL Academy 人気の記事まとめ

2017年 IMACEL Academy 人気の記事まとめ

2017年ももうすぐ終わりです.そこで,今回は一年を通して人気だった記事をまとめたいと思います. [画像はhttps://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/から引用]
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