自己相似性を用いた画像の超解像に関する研究

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 自己相似性を用いた画像の超解像に関する研究
• 著者・編者: 池原, 雅章
• 著者標目: 池原, 雅章
• 出版年月日等: 2015
• 出版年（W3CDTF）: 2015
• 並列タイトル等: ジコ ソウジセイ オ モチイタ ガゾウ ノ チョウカイゾウ ニ カンスル ケンキュウ; Jiko sojisei o mochiita gazo no chokaizo ni kansuru kenkyu; Image super-resolution using similarity
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費補助金研究成果報告書
• 本文の言語コード: jpn; eng
• 件名標目: 超解像,画像補間
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:text; 本研究課題では, 単一の画像から高速かつ高性能な超解像を行う幾つかの手法を提案する。一つは画像の自己相似性を利用し, 辞書学習を必要とせず, 自身の低解像度画像と原画像からランダムサンプルして辞書を作成し, これに基づいてL2近似により超解像を行う。もう一つはさらなる高速化を目指して, 低解像度画像の画素差のバイラテラル重みを補間係数として, 直接補間により高解像度化する超解像手法を提案する。これらの手法は従来法に比べ高速かつ高精度な超解像が実現できることを確認した。 In this research, we propose some fast and high performance super resolution methods from a single image. One method is based on the similarity of image. This makes a dictionary from random sampled patches from original and down-sampled images and apple L2 approximation to obtain a high resolution image. Another method is based on interpolation for high speed implementation. This utilize the bilateral weight of pixels in low resolution image as interpolation coefficient. With local interpolation coefficients, the high resolution images are obtained by applying direct interpolation of LR image. Through the simulations, the proposed methods are shown to be efficient for fast and high performance super resolution.; 研究種目 : 基盤研究(C)(一般) 研究期間 : 2013～2015 課題番号 : 25420383 研究分野 : 信号処理, 画像処理
• 一次資料へのリンクURL: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_25420383seika
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 関連情報: 科研費研究者番号 : 00212796
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ