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J-GLOBAL ID：201202218676443307   整理番号：12A0676384

デュアルスパーシティと非局所類似性正規化器による圧縮サンプリングベース単一画像超分解能再構築

Compressive Sampling based Single-Image Super-resolution Reconstruction by dual-sparsity and Non-local Similarity Regularizer

著者 (5件)： YANG Shuyuan (Key Lab of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, Dep. of Electrical Engineering ...) ,  WANG Min (National Key Lab of Radar Signal Processing, Dep. of Electrical Engineering, Xidian Univ., Xi’an, Shaanxi 710071, CHN) ,  SUN Yaxin (Key Lab of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, Dep. of Electrical Engineering ...) ,  SUN Fenghua (Key Lab of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, Dep. of Electrical Engineering ...) ,  JIAO Licheng (Key Lab of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, Dep. of Electrical Engineering ...)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 9  ページ： 1049-1059  発行年： 2012年07月01日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮サンプリング(または圧縮センシング,CS)理論の最近の発展により,高解像度(HR)画像を正しく低画像(LR)から適度の条件下で復元できるようになった。ここでは,画像のデュアルスパーシティと非局所類似性制約を利用した,CSベース単一画像超分解能再構築(SISR)枠組みを提案した。この新しい枠組みは,LR画像パッチはその対応するHRパッチの圧縮測定とみなすことができ,また,ある辞書のもとに,HRパッチの十分なスパース符合化によりその測定からHRパッチの正確な復元を行えるという考えに基づいている。HRパッチを良く表現できる辞書を適応的に調整するために,SISRを,デュアル変数をもつデュアルスパーシティ制約最適問題に還元した。さらに,画素ベース復元を他の正規化項として取り入れ,エッジ鮮明度を保存するのに非常に役に立つ画像非局所類似度を開発した。特異値分解(SVD)と直交マッチング追跡(OMP)アルゴリズムによりパッチ画素協力と反復的方法で最適化を行った。自然画像,リモートセンシング画像,医用画像で実験を行い,その結果,この方法がCS枠組みでHR画像を復元するひとつの方法であるのみならず,他の類似SISR法により生成された画像と同等もしくはより優れたHR画像を生成できることを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像復元 ,  画像再構成 ,  *高分解能 ,  *信号標本化 ,  最適化 ,  特異値分解 ,  *性質 ,  *正規化
準シソーラス用語： *スパース性 ,  *デュアルスパーシティ ,  *圧縮サンプリング ,  *超分解能画像

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 類似性 ,  正規化 ,  圧縮サンプリング ,  超分解能 ,  再構築