局所相似性とサポートベクトル回帰に基づいた単一画像超解像用の画質向上

YAGUCHI Atsushi; HOSAKA Tadaaki; HAMAMOTO Takayuki

文献

J-GLOBAL ID：201102201806472005 整理番号：11A0488648

局所相似性とサポートベクトル回帰に基づいた単一画像超解像用の画質向上

Image Quality Enhancement for Single-Image Super Resolution Based on Local Similarities and Support Vector Regression

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資料名：
巻： E94-A 号： 2 ページ： 552-554 発行年： 2011年02月01日
JST資料番号： F0699C ISSN： 0916-8508 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

再構成を基にした超解像,高分解能画像を,サブピクセル不整合をもつ,多重低分解能画像を使って評価した。それゆえ,たった1つの低分解能画像を得られるとき,一般に,満足な画像を得ることは難しい。ここでは,単一画像超解像のためのこの困難を克服するための方法を提案した。この方法において,学習サンプルが局所相似性に基づいて与えられた画像内で収集される,サポートベクトル回帰によるパッチ毎の基準についてのサブピクセル位置におけるピクセル値の補間あとで,十分な数の制限を持つ,正規化再構成問題を解いた。評価実験を人工および天然画像に対して行い,得られた高分解能画像は,都合よく,改善されたPSNRと共に,高周波数成分を示した。(翻訳著者抄録)

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図形・画像処理一般 , 人工知能

引用文献 (8件)：

[1] S.C. Park, M.K. Park, and M.G. Kang, “Super-resolution image reconstruction: A technical overview,” IEEE Signal Process. Mag., vol.20, no.3, pp.21-36, 2003.
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[4] K.I. Kim and Y. Kwon, “Example-based learning for single image super-resolution,” Proc. DAGM, pp.456-465, 2008.
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