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J-GLOBAL ID：201502206920748934   整理番号：15A0900786

スパース表現に基づいた革新的な赤外線画像超解像法

A novel infrared image super-resolution method based on sparse representation

著者 (4件)： ZHAO Yao (Jiangsu Key Lab. of Spectral Imaging & Intelligence Sense, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing, Jiangsu ...) ,  CHEN Qian (Jiangsu Key Lab. of Spectral Imaging & Intelligence Sense, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing, Jiangsu ...) ,  SUI Xiubao (Jiangsu Key Lab. of Spectral Imaging & Intelligence Sense, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing, Jiangsu ...) ,  GU Guohua (Jiangsu Key Lab. of Spectral Imaging & Intelligence Sense, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing, Jiangsu ...)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 71  ページ： 506-513  発行年： 2015年07月 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  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： 本論文では,スパース表現に基づいた超解像赤外線画像の再構成のための革新的な方法を発表する。低分解能画像パッチを作る一組の辞書が,高分解能画像パッチと同じスパース表現を分け合い,次に,高分解能画像パッチが,低分解能画像パッチのスパース表現により再構成できることを想像する。スパース分解の不安定性と画像パッチの自己相似性を考慮して,分類された試料を二度教え込むことによって安定した複合辞書の数組を得ることができる。次により正確なスパース係数を得るために,本方法の目標物として,詳細なパッチを選択する。最後に,高分解能赤外線画像を再構成できる。さらに,本アルゴリズムを赤外線画像システムに対して安定したものとした上で,固定パターンを有する不均一な画像を教育用サンプルに加える。本提案の方法は,スパース表現の不安定性によって生じる再構成アーチファクトを大幅に減少させ,高い再構成精度得ることができる。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *データ表現 ,  *赤外線画像 ,  *分解能 ,  プログラムメンテナンス ,  計算機ファイル ,  計算機プログラム ,  辞書 ,  アルゴリズム ,  アーチファクト ,  *超解像 ,  画像再構成
準シソーラス用語： *スパース表現 ,  パッチ ,  画像精度 ,  画像分解能

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： スパース表現 ,  赤外線画像 ,  超解像