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J-GLOBAL ID：201702232964358935   整理番号：17A0755566

検索画像超解像のための補償されたグループ構造化スパース性【Powered by NICT】

Retrieval Compensated Group Structured Sparsity for Image Super-Resolution

著者 (4件)： Liu Jiaying (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China) ,  Yang Wenhan (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Xinfeng (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China) ,  Guo Zongming (Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 2  ページ： 302-316  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース表現に基づく画像超解像はよく研究された話題であるが,内部と外部の両方の依存性を利用することができるという一般的な疎なフレームワークは,検討されていない。本論文では,画像超解像を容易にするため,内部と外部の両方の依存性を完全に利用する構造化スパース表現手法を提案した。外部補償相関情報は二段階検索と精密化により導入した。第一は,全体的段階では,コンテンツベース特徴は相関外部画像を選択するために利用される。局所段階で,含有量と高周波パッチ特徴の組合せにより測定したパッチ類似性を活用して,選定した外部データを洗練することである。より良い内部データの分布に基づいて補償外部データから事前確率を学習し,更に,その優位性を補完するために,非局所的冗長性は,スパース表現モデルに組み込んだ適応構造化辞書に基づくグループスパース性フレームワークを形成した。著者らの提案した適応構造化辞書は二つの部分:内部データおよび他の補償外部データ上で訓練された上で訓練された1から構成されている。両者はクラスタ形で構成されている。所望上の完全性特性を提供するために,与えられたLRパッチをコードするまばらなとき,提案した構造化辞書をパッチにいくつかの最内部および外部直交subdictionariesの組み合わせの代わりに従来の方法のようにのみ最も近い一つを選択することにより力学的に生成される。画像超解像に対する広範な実験は,提案した方法の有効性と最先端の性能を検証した。汚染および非相関外部データを用いた追加実験で,またその優れたロバスト性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 冗長性 ,  直交性 ,  HF【周波数】 ,  *画像 ,  モデル ,  類似性 ,  *超解像 ,  クラスタ ,  *構造形成 ,  事前確率 ,  完全性 ,  精密化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： スパース表現 ,  *スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  テレビジョン一般  (ND12031N) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 検索 ,  超解像 ,  補償 ,  グループ ,  構造化 ,  スパース性