Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

MH-MCMC -menetelmän käyttö geometristen kuvien terävöittämisessä

Show simple item record

dc.date.accessioned 2015-11-25T07:16:44Z und
dc.date.accessioned 2017-10-24T12:21:48Z
dc.date.available 2015-11-25T07:16:44Z und
dc.date.available 2017-10-24T12:21:48Z
dc.date.issued 2015-11-25T07:16:44Z
dc.identifier.uri http://radr.hulib.helsinki.fi/handle/10138.1/5159 und
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10138.1/5159
dc.title MH-MCMC -menetelmän käyttö geometristen kuvien terävöittämisessä fi
ethesis.discipline Applied Mathematics en
ethesis.discipline Soveltava matematiikka fi
ethesis.discipline Tillämpad matematik sv
ethesis.discipline.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/2646f59d-c072-44e7-b1c1-4e4b8b798323
ethesis.department.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/61364eb4-647a-40e2-8539-11c5c0af8dc2
ethesis.department Institutionen för matematik och statistik sv
ethesis.department Department of Mathematics and Statistics en
ethesis.department Matematiikan ja tilastotieteen laitos fi
ethesis.faculty Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten sv
ethesis.faculty Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta fi
ethesis.faculty Faculty of Science en
ethesis.faculty.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/8d59209f-6614-4edd-9744-1ebdaf1d13ca
ethesis.university.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/50ae46d8-7ba9-4821-877c-c994c78b0d97
ethesis.university Helsingfors universitet sv
ethesis.university University of Helsinki en
ethesis.university Helsingin yliopisto fi
dct.creator Muhonen, Eija
dct.issued 2015
dct.language.ISO639-2 fin
dct.abstract Tutkielman tarkoituksena on esitellä Markovin ketju Monte Carlo -menetelmistä (MCMC) tunnetuin eli Metropolis-Hastings algoritmi. Menetelmää sovelletaan geometrisia muotoja sisältävien kuvien terävöittämisessä. Luku kolme esittelee tilastolliset inversio-ongelmat. Inversio-ongelma on käänteinen ongelma, jossa on saatu data ja halutaan tietää mistä data on peräisin. Tiedetään myös miten data on saatu, mutta data sisältää aina mittausvirhettä, joten lähtötilannetta ei voi laskea suoraan saadusta datasta. Usein alkutilanteesta tiedetään kuitenkin jotain. Tutkielmassa datana on käytetty sumennettua valokuvaa, jossa mustalla taustalla on valkoinen suorakaide. Lähtötilanteesta siis tiedetään, että kyseessä on yksivärinen tausta ja siinä on yksivärinen suorakaide. Neljännessä luvussa esitellään Markovin ketjut ja käydään läpi niiden tärkeimmät ominaisuudet, joita tarvitaan ketjujen konvergointiin. Viides luku esittelee MCMC-menetelmät. Ne perustuvat Markovin ketjujen konvergointiin tasapainojakaumaansa kohti ja suurten lukujen lakiin. Tarkoitus on löytää tiedetylle tasapainojakaumalle sopiva Markovin ketju ja ottaa ketjusta näytejono. Näytejonon keskiarvo suppenee kohti oikeaa tulosta näytejonon kasvaessa. MCMC-teorian mukaan näytejonon ensimmäisen arvon valinnalla ei ole väliä, joten se arvotaan lähtötilanteesta tietämämme perusteella. Tämän jälkeen tehdään alkuarvoon satunnainen muutos. Alkuarvo ja sen muunnos mallinnetaan samalla tavalla, kun tiedämme datan saadun. Mallinnuksista verrataan kumpi on lähempänä saatua dataa. Jos muunnos on lähempänä, se hyväksytään varmasti seuraavalle kierrokselle. Satunnaisella todennäköisyydellä se hyväksytään huononpanakin vaihtoehtona. Seuraava muunnos tehdään aina viimeisimmästä hyväksytystä muunnoksesta. Joka yrityksestä näytejonoon lisätään seuraavalle kierrokselle jatkanut arvo. Lopulta näytejonosta lasketaan keskiarvo, joka on haluttu tulos. Toteutus esitellään kuudennessa luvussa. Toteus on tehty Matlab-ohjelmalla. Toteutusta ajetaan eri arvoilla ja tuloksia vertaillaan vähentämällä oikean kuvan pikselien arvoista saadun kuvan pikselien arvot. Toteutusta on testattu valokuvilla, joissa on yksi tai useampi suorakaide. Menetelmällä on testattu useita eri parametreja toteutukselle ja tuloksissa etsillään luvussa seitsemän. Luvussa kahdeksan käydään läpi johtopäätöksiä. fi
dct.language fi
ethesis.language.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/languages/fin
ethesis.language Finnish en
ethesis.language suomi fi
ethesis.language finska sv
ethesis.thesistype pro gradu-avhandlingar sv
ethesis.thesistype pro gradu -tutkielmat fi
ethesis.thesistype master's thesis en
ethesis.thesistype.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/thesistypes/mastersthesis
dct.identifier.urn URN:NBN:fi-fe2017112251180
dc.type.dcmitype Text

Files in this item

Files Size Format View
isoG_EijaMuhonen_tiivistelmalla.pdf 958.9Kb PDF

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record