47. 業績リストと共同研究者
◼ S. Muramatsu, "Structured dictionary learning with 2-D non-separable oversampled lapped
transform," in Proc. of IEEE ICASSP 2014, pp. 2624-2628 (2014/5).
◼ S. Muramatsu, M. Ishii and Z. Chen, "Efficient parameter optimization for example-based design of
nonseparable oversampled lapped transform,“in Proc. of IEEE ICIP 2016, pp. 3618-3622 (2016/9).
◼ S. Muramatsu, K. Furuya and N. Yuki, “Multidimensional nonseparable oversampled lapped
transforms: theory and design,” in IEEE Trans. on Signal Process., vol. 65, no. 5, pp. 1251-1264
(2017/3).
◼ Y. Kaneko, S. Muramatsu, H. Yasuda, K. Hayasaka, Y. Otake, S. Ono and M. Yukawa, “Convolutional-
Sparse-Coded Dynamic Mode Decomposition and Its Application to River State Estimation,” in Proc.
of IEEE ICASSP2019 , pp.1872-1876 (2019/5)
◼ G. Fujii, Y. Yoshida, S. Muramatsu, S. Ono, S. Choi, T. Ota, F. Nin and H. Hibino, “OCT Volumetric
Data Restoration with Latent Distribution of Refractive Index,” in Proc. of IEEE ICIP 2019,
pp.764-768, (2019/9)
◼ R. Kobayashi and S. Muramatsu “Convolutional Nonlinear Dictionary with Cascaded Structure Filter
Banks, “ in Proc. of IEEE/IEIE ICCE-Asia 2020, to appear (2020/11)
共同研究者(あいうえお順)
太田 岳(新潟大学,医歯学系),大竹 雄(東北大学,工学研究科),小野 峻佑(東京工業大学,情報理工
学院),崔 森悦(新潟大学,自然科学系),任 書晃 (新潟大学,医歯学系),早坂 圭司(新潟大学, 自然
科学系),日比野 浩(新潟大学,医歯学系),安田 浩保(新潟大学,災害・復興科学研究所),山田 寛喜
(新潟大学,自然科学系),湯川 正裕 (慶應義塾大学,理工学部)
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48. 参考文献
◼ 村松正吾,「MATLABによる画像&映像信号処理」,CQ出版 (2007/5)
◼ 鈴木大慈,「確率的最適化」,講談社 (2015/8)
◼ 冨岡亮太, 「スパース性に基づく機械学習」,講談社 (2015/12)
◼ 金森敬文,鈴木大慈,竹内一郎,佐藤一誠, 「機械学習のための連続最適化」 ,講談社 (2016/12)
◼ 永原正章,「スパースモデリング~基礎から動的システムへの応用~」 ,コロナ社 (2017/10)
◼ Michael Elad(著),玉木徹(訳),「スパースモデリング:ℓ1/ℓ0ノルム最小化の基礎理論と画像処理への応用」,共立出版
(2016/4)
◼ 小野峻佑,”コンピュータビジョンにおける凸最適化”,米谷竜,斎藤英雄(編),「コンピュータビジョンー広がる要素技術と応
用ー」, pp.121-140, 共立出版 (2018/6)
◼ 田中 聡久,「信号・データ処理のための行列とベクトル- 複素数,線形代数,統計学の基礎 -」,コロナ社 (2019/7)
◼ 寒野善博,駒木文保,「最適化手法入門」,講談社(2019/8)
◼ K. Gregor and Y. LeCun, “Learning fast approximations of sparse coding,” in Proc. 27th Int. Conf. Machine Learning, pp. 399–406
(2010/6).
◼ L. Condat, "A Primal-Dual Splitting Method for Convex Optimization Involving Lipschitzian, Proximable and Linear Composite
Terms", in Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 158, no.2, pp.460-479 (2013/8).
◼ N. Komodakis and J. Pesquet, "Playing with Duality: An overview of recent primal-dual approaches for solving large-scale
optimization problems," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 32, no. 6, pp. 31-54 (2015/11).
◼ K. H. Jin, M. T. McCann, E. Froustey and M. Unser, "Deep Convolutional Neural Network for Inverse Problems in Imaging," in IEEE
Transactions on Image Processing, vol. 26, no. 9, pp. 4509-4522 (2017/9).
◼ M. T. McCann, K. H. Jin and M. Unser, "Convolutional Neural Networks for Inverse Problems in Imaging: A Review," in IEEE Signal
Processing Magazine, vol. 34, no. 6, pp. 85-95 (2017/11).
◼ A. Lucas, M. Iliadis, R. Molina and A. K. Katsaggelos, "Using Deep Neural Networks for Inverse Problems in Imaging: Beyond
Analytical Methods," in IEEE Signal Processing Magazine, vol. 35, no. 1, pp. 20-36 (2018/1).
◼ J. Sulam, V. Papyan, Y. Romano and M. Elad, "Multilayer Convolutional Sparse Modeling: Pursuit and Dictionary Learning," in IEEE
Transactions on Signal Processing, vol. 66, no. 15, pp. 4090-4104 (2018/8).
◼ D. Ulyanov, A. Vedaldi, V. Lempitsky, “Deep Image Prior,” in Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(CVPR) 2018, pp. 9446-9454 (2018/6)
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