Pesquisa Bibliográfica

Referência 76

Juntunen, M.; Kaipio, J.P. Stabilization of smoothness priors deterministic regression TVAR models, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Proceedings, vol.1, pp. 568-571, June 2000.

Tema: processamento de sinais

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: sistemas variantes no tempo, modelos auto-regressivos variantes no tempo, algoritmo tipo Gauss-Newton, análise EEG

Comentários: um método para estabilização de modelos auto-regressivos variantes no tempo é proposto. O método é baseado na suavidade e posterior regularização das equações de predição com restrições de estabilidade não-lineares. O problema é resolvido iterativamente através de um algoritmo do tipo Gauss-Newton.
Referência 77

Kang, M.G.; Katsaggelos, A.K. General choice of the regularization functional in regularized image restoration, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 4, no. 5, pp. 594-602, May 1995.

Tema: restauração de imagens

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: métodos iterativos, processamento adaptativo de sinais, suavidade, convergência de métodos numéricos, mínimo global

Comentários: a determinação do parâmetro de regularização é um tópico importante na restauração de imagens regularizadas, já que ele controla a relação entre fidelidade dos dados e suavidade da solução. O paper propõe o uso de uma função de regularização, ao invés de um parâmetro de regularização. A função de regularização é definida em termos da imagem restaurada a cada iteração.
Referência 78

Kang, M.G.; Katsaggelos, A.K., Simultaneous multichannel image restoration and estimation of the regularization parameters, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 6, no. 5, pp. 774-778, May 1997.

Tema: restauração de imagens

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: aproximações por mínimos quadrados, suavidade, métodos iterativos, Comentários: neste paper, uma abordagem para restauração de imagem multicanal baseada na restrição de mínimos quadrados é proposta, a qual não requer nenhum conhecimento a priori a respeito da variância do ruído ou o grau de suavidade da imagem original. A função de regularização para cada canal é determinada pela incorporação de informações intra e inter-canais.
Referência 79

Karayiannis, N.B.; Venetsanopoulos, A.N. Image restoration: a regularization approach, Second International Conference on Image Processing and its Applications, IEE, pp. 1-5, 1986.

Tema: restauração de imagens

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: restauração de imagens, teoria da regularização, suavidade, funcional de estabilização

Comentários: propõe-se neste paper uma abordagem para restauração de imagens baseada na teoria da regularização. O problema é inicialmente formulado como a minimização de um funcional de suavidade, consistindo da distância Euclidiana entre os dados e o objeto operado pelo sistema de formação de imagem, e um funcional de estabilização. Alguns resultados de simulação são apresentados, para avaliar a qualidade desta abordagem.
Referência 80

Karayiannis, N.B.; Venetsanopoulos, A.N. Regularization theory, MAP estimation and Wiener filtering in image restoration: points of tangency and areas of intersection, IEEE International Symposium on Circuits and Systems, vol. 3, pp. 835-838, 1987.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

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Palavras-Chave: restauração de imagens, estimação MAP, equações diferenciais parciais, filtro de Wiener

Comentários: são apresentadas algumas interpretações da abordagem da funcional de estabilização em restauração de imagens. Isto é feito através da sua comparação com restaurações de imagens contínuas e discretas baseadas em uma abordagem de estimação do tipo MAP. A relação entre certos conceitos da teoria de regularização e a filtragem de Wiener é também discutida.
Referência 81

Karayiannis, N.B.; Venetsanopoulos, A.N. Regularization theory in discrete image restoration, Proceedings of the SPIE, The International Society for Optical Engineering, vol.1001, pt.1, p.25-36, 1988.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

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Palavras-Chave: restauração de imagens, problemas inversos, problemas mal-condicionados, aplicabilidade, função de estabilização

Comentários: os autores apresentam diversos aspectos da aplicação da teoria da regularização em restauração de imagens. Isto é feito pela extensão da aplicabilidade da abordagem da funcional de estabilização para problemas bidimensionais mal-condicionados.A restauração de imagens é formulada como uma minimização restrita de um funcional de estabilização.


Referência 82

Karayiannis, N.B., Venetsanopoulos, A.N. Regularization theory in image restoration - the regularizing operator approach, Optical-Engineering, vol.28, no.7, pp.761-780, July 1989.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

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Palavras-Chave: problema mal-condicionado, problema inverso, restauração de imagens

Comentários: este paper apresenta a aplicação da abordagem do operador de regularização (RO) em restauração discreta de imagens. Isto é feito através da extensão da aplicabilidade da abordagem do operador de regularização a problemas inversos discretos. Resultados experimentais são apresentados, comparados e discutidos.

Referência 83

Karayiannis, N.B., Venetsanopoulos, A.N. Regularization theory in image restoration--the stabilizing functional approach. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 38, no. 7, p. 1155-1179, July 1990.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

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Palavras-Chave: problema mal-condicionado, problema inverso, suavidade, restrições

Comentários: neste paper são apresentados vários aspectos da aplicação da teoria da regularização em restauração de imagens. Isto é feito através da extensão da aplicabilidade da abordagem de funcional de estabilização para problemas bidimensionais inversos mal-condicionados. A restauração inversa é formulada como a minimização restrita da funcional de estabilização.

Referência 84

Kardouchi, M.; Dipanda, A.; Marzani, F.; Legrand, L. A convex approximation of regularization models for motion estimation with Markov random fields, International Conference on Image Processing, Proceedings, vol. 1, pp. 121-124, Sept. 1996.

Tema: estimação de movimento

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: seqüências de imagens, análise de Fourier, processos de Markov, processamento adaptativo de sinais, suavidade

Comentários: em muitas situações, meramente as variações dos valores cinzas não provêm informação suficiente para determinação dos vetores diferença entre dois quadros sucessivos. Restrições de regularização são necessárias para resolver este problema. Este paper propõe um método que leva em conta descontinuidades enquanto leva a uma aproximação convexa de um modelo de regularização não-convexo.

Referência 85

Kempen, G.M.P.; Vliet, L.J. The influence of the regularization parameter and the first estimate on the performance of Tikhonov regularized non-linear image restoration algorithms, Journal of Microscopy, vol. 198, no. 1, pp. 63-75, April 2000.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - OvidWeb

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Palavras-Chave: restauração de imagens, validação cruzada generalizada, filtro de Tikhonov-Miller, ruído de Poisson

Comentários: este paper reporta estudos na influência do parâmetro de regularização e a primeira estimativa na performance de algoritmos iterativos de restauração de imagens. Eles concluem também que o método de validação cruzada generalizada é um método eficiente para determinar um valor do parâmetro de regularização próximo ao valor ótimo.
Referência 86

Keren, D.; Gotlib, A. Denoising Color Images Using Regularization and "Correlation Terms", Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 9, No. 4, December 1, 1998.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

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Palavras-Chave: restauração de imagens, múltiplos canais, erro médio quadrático, suavidade

Comentários: o problema abordado neste trabalho é a restauração de imagens que têm vários canais de informação. Foram estudadas imagens coloridas, mas as idéias aqui apresentadas podem ser estendidas para outros tipos de imagens com mais de um canal. O método sugerido é o uso de um esquema probabilístico que provou ser útil para restauração de imagens e incorporação de termos de correlação adicionais que melhoram a regularização.
Referência 87

Khutoryansky, N.; Sosa, H. New regularization formulas in the boundary element method for anisotropic elasticity, Mechanics Research Communications, vol. 24, no. 4, pp. 391-397, July 1997.

Tema: engenharia mecânica

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Elsevier

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Palavras-Chave: regularização, esforço, gradientes

Comentários: este artigo trata do desenvolvimento de novas fórmulas de regularização para o cálculo de esforços através do método do elemento de borda. Eles abordam também a natureza singular das equações integrais que descrevem o comportamento de deslocamento e campos de esforço induzidos em corpos elásticos.


Referência 88

Kiselman, C.O. Regularity Properties of Distance Transformations in Image Analysis, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 64, No. 3, November 1996.

Tema: processamento de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

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Palavras-Chave: medida de distância, semiregularidade, processamento de imagens

Comentários: este paper aborda uma transformação de distância que fornece, para todo conjunto no plano de imagem, uma função que mede a distância para o conjunto. Vários diferentes métodos de medida de distância são possíveis, porém alguns têm propriedades indesejáveis. Muitas medidas de distância podem ser definidas por uma convolução. Os autores usam esta operação para estudar o fenômeno da semiregularidade.
Referência 89

Kleppe, G.; Woodard, R.P. Two Loop Calculations Using Nonlocal Regularization, Annals of Physics, Vol. 221, No. 1, January 1, 1993.

Tema: aplicações físicas

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

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Palavras-Chave: regularização não-local, funções beta

Comentários: este paper trata da renormalização de escalares através de um e dois “loops”, usando a técnica de regularização não-local, demonstrando que o método trata divergências de “overlapping” corretamente.
Referência 90

Kobayashi, H.; Matsumoto, T.; Yagi, T.; Shimmi, T. A layered architecture for regularization vision chips, IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Proceedings, vol. 2, pp. 1007-1020, Nov. 1991.

Tema: processamento de imagens

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: visão computacional, CMOSIC, suavidade, processamento de imagens

Comentários: os autores propõem uma arquitetura em camadas para problemas de regularização com alta ordem de restrições de suavidade que requerem somente uma vizinhança imediata e demanda uma condutância não negativa. Eles descrevem a arquitetura e mostram como a rede resolve naturalmente problemas de regularização.
Referência 91

Kraft, L.G.; Pallotta, J. Real-time vibration control using CMAC neural networks with weight smoothing, Proceedings of American Control Conference, vol. 6, pp. 3939-3943, June 2000.

Tema: áudio

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: controle de ruído ativo, aprendizado, neurocontroladores, sistemas de tempo real, taxas de áudio

Comentários: o conceito da rede neural CMAC é aplicado a controle ativo de vibração em tempo real a taxas de áudio. Um novo CMAC com peso suavizado é usado no controle para cancelar a entrada de distúrbio.
Referência 92

Krishnan, S.M.; Yang, X.; Chan, K.L.; Kumar, S.; Goh, P.M.Y. Intestinal abnormality detection from endoscopic images, Proceedings of the 20th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, vol. 2, pp. 895-898, Oct. 1998.

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: detecção de contorno, processamento de imagens médicas, suavização não-paramétrica, endoscopia