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J-GLOBAL ID：201702257931494985   整理番号：17A0457457

関節正則化を用いたビデオ超解像【Powered by NICT】

Video super-resolution using joint regularization

著者 (5件)： Chen Di (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  He Xiaohai (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Chen Honggang (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Wang Zhengyong (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Zhang Yijun (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 668-672  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ビデオ超解像(SR)は逆問題であり,この方法では,低解像度(LR)ビデオ系列の高分解能(HR)版を再構成できる。正則化に基づく方法は超解像における病理学的問題を解決することができるので,広く用いられている。しかし,多くの伝統的正則化項では,隣接フレーム間の冗長性は利用されないようのみ画像内相関を考慮した。画像間相関と画像内相関を完全に利用するために,補償ベースのテレビ(CTV)正則化項提案アルゴリズムにおける多重非局所低ランク(MNLR)正則化項を結合した。さらに,CTVの残留登録に起因する負の影響を低減するための重み行列を利用し,重み行列を空間情報フィルタリングとクラスタリングに基づいている。実験は,視覚品質および客観的有効評価における提案したアルゴリズムにより比較した手法よりも良好な結果を得ることができることを示した。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 ,  *録画装置 ,  多重化 ,  高分解能 ,  画像 ,  *超解像 ,  再構成 ,  テレビジョン ,  逆問題 ,  病理学 ,  *正則化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  情報フィルタリング ,  低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 関節 ,  正則化 ,  ビデオ ,  超解像