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J-GLOBAL ID:201502209506664264   整理番号:15A1209812

多相成分再構成による空中画像の超解像【Powered by NICT】

Super resolution of aerial image by means of polyphase components reconstruction
著者 (3件):
資料名:
巻: 64  号: 11  ページ: 114208-01-114208-08  発行年: 2015年 
JST資料番号: B0628A  ISSN: 1000-3290  CODEN: WLHPA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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マルチフレーム超解像再構成は,ぼやけたそしてエイリアス低分解能画像の集合から高分解能画像を得るための技術である。最も一般的で広く使用されている超分解法は運動に基づいている。しかし,動き情報(登録)の推定は非常に困難であり,計算的に高価な,不正確であり,特に空中画像。サブピクセルレジストレーション誤差は,その後の超解像の性能を制限する。動き推定モデルをパラメータ化するための試みの代わりに,本論文では多相成分再構成アルゴリズムと改良されたステアリングカーネル回帰アルゴリズムに基づく画像超解像フレームワークを提案した。画像観測モデルが与えられた時,高分解能画像多相成分にを打破する,可逆的2D多相分解が得られた。多様性サンプリングの仮定が,この論文では,基本的に異なる方法であり,低分解能フレームは高分解能画像の多相成分を回収するための高分解能画像の参照サブ多相成分として基礎と基準座標系として使用されているを採用した。低分解能フレームの融合相補的詳細と多相成分は,利用可能なサブ多相成分を用いたこの基底の観点からそれらの膨張係数を求め,次に逆高分解能画像に変換することによって得ることができる。本論文では,最尤推定,近い完全な解決策を保証するとして問題を定式化することによりこれを達成する。さらに本論文では,改良されたステアリングカーネル回帰アルゴリズム,温和なぼけとランダムノイズとの融合画像の回復を促進することを提案した。本論文では,局所領域状況と構造に従ってステアリングカーネル回帰関数を微細化する。このように,この新しいアルゴリズムは効果的に雑音低減およびぼけ除去とを一緒に組み合わせて,だけでなく,エッジ情報を保存した。筆者らのフレームワークは,超解像問題の大きなサイズと不良設定性を取り組むために効率的で安定なアルゴリズムを開発し,登録と反復計算を避けて計算効率を改善した。合成データにいくつかの実験結果により,提案手法では,定量的および定性的比較における最新技術手法の性能を上回ることを示した。提案した超解像アルゴリズムは単一LR画像で入手できない高周波数情報を再構成することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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非線形光学  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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