文献

J-GLOBAL ID：201202244801100990   整理番号：12A1114938

画像超解像のための結合辞書訓練

Coupled Dictionary Training for Image Super-Resolution

著者 (5件)： YANG Jianchao (Univ. Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  WANG Zhaowen (Univ. Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  LIN Zhe (Adobe Systems Inc., CA, USA) ,  COHEN Scott (Adobe Systems Inc., CA, USA) ,  HUANG Thomas (Univ. Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 21  号： 8  ページ： 3467-3478  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 信号処理やパターン認識を行うためには,有意な信号特性を捉えられる表現が必要である。筆者らは,パッチベース超解像(SR)の高,低解像度信号からなる連結スパース特徴空間の応用を行っている。本稿では,連結辞書訓練によるSR技術を検討した。観測信号を観測辞書でスパース表現し,ラテント辞書で背景信号を表現した。逆伝搬と陰関数微分法により勾配を計算し,確率的勾配降下の手順で最適化した。本辞書訓練法をパッチベース単一SRに適用した。この結果により,本手法は,従来の手法よりも回復精度に優れていることを示した。回復ピークSN比は隣接パッチ間の重なり画素の増大と共に増大した。画素パッチ重なりがない場合には,本手法で計算時間が6分の一に短縮できた。

シソーラス用語： *超解像 ,  *画像処理 ,  *辞書 ,  *適応訓練 ,  信号処理 ,  パターン認識 ,  信号特性 ,  データ表現 ,  逆伝搬法 ,  最適化 ,  SN比 ,  CPU時間
準シソーラス用語： スパース表現 ,  *訓練 ,  計算時間

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 超解像 ,  辞書 ,  訓練