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J-GLOBAL ID：201502220971818255   整理番号：15A0990150

適応近傍選択を用いた近傍埋込みによる超解像【Powered by NICT】

Super Resolution Through Neighbor Embedding with Adaptive Neighbor Selection

著者 (5件)： Cao Mingming (Image Processing and Image Communication Key Lab,Nanjing Univ. of Posts and Telecommunications, Jiangsu, Nanjing) ,  Gan Zongliang (Image Processing and Image Communication Key Lab,Nanjing Univ. of Posts and Telecommunications, Jiangsu, Nanjing) ,  Chen Jie (Image Processing and Image Communication Key Lab,Nanjing Univ. of Posts and Telecommunications, Jiangsu, Nanjing) ,  Cui Ziguan (Image Processing and Image Communication Key Lab,Nanjing Univ. of Posts and Telecommunications, Jiangsu, Nanjing) ,  Zhu Xiuchang (Image Processing and Image Communication Key Lab,Nanjing Univ. of Posts and Telecommunications, Jiangsu, Nanjing)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 31  号： 1  ページ： 8-16  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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)

抄録/ポイント： 近傍埋込み(NE)による超解像では,訓練と再構成過程は,特徴空間で行い,特徴選択が非常に重要である。添加では,大部分のNEベース法は試験のない辞書,近隣の選択を行うブラインドを用いた。特徴選択の重要性を考慮し,近隣選択の失明を避けるために,近傍埋込みアプローチによる新規超解像を提案した。,専門家の場と大域的な画像を推定した。第二に,NEベース法による残留画像を回復した。残留画像再構成の過程において,最初に画像を分割パッチに線形フィルタを用いた特徴を抽出した。,訓練画像を二群に分けた。1群を用いて,低および高分解能再構成辞書を訓練し,他を用いて,再構成辞書を試験し,近隣選択辞書を得ることである。最後に,入力画像パッチのための近隣サイズを選択し,再構成辞書を再構成する。実験結果は,他のNEベース手法と比較して,この方法はより高い周波数の詳細と鋭いエッジを回復できることを示した。,回復画像は良好な主観的および客観的品質を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数 ,  特徴選択 ,  *超解像 ,  品質 ,  ブラインド ,  再構成 ,  画像 ,  高分解能 ,  画像再構成 ,  *埋込み【挿入】
準シソーラス用語： 訓練 ,  特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  近傍 ,  埋込み ,  超解像