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J-GLOBAL ID：201602279398314006   整理番号：16A0651099

l_2-l_2Problemsのための新しい解析的解法を用いた高速単一画像超解像【Powered by NICT】

Fast Single Image Super-Resolution Using a New Analytical Solution for <tex-math notation=”LaTeX”>$¥ell _{2}$ </tex-math></inline-formula>- <tex-math notation=”LaTeX”>$¥ell _{2}$ </tex-math></inline-formula> Problems

著者 (6件)： Zhao Ningning (, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Wei Qi (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.) ,  Basarab Adrian (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Dobigeon Nicolas (, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Kouame Denis (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, University of Toulouse, Toulouse, France) ,  Tourneret Jean-Yves (, University of Toulouse, Toulouse, France)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 25  号： 8  ページ： 3683-3697  発行年： 2016年 
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： 本論文では,単一画像超解像(SR)の問題,そのぼけ,間引き,ノイズバージョンから高解像度画像を回収を検討した。単一画像SRに対する既存アルゴリズムはデシメーションとぼけ演算子を扱うための異なった戦略を用いた。伝統的な一次勾配法に加えて,最近の技術は,SR問題を容易に解くことができるアップサンプリングとデコンボリューション段階に分割ベース法を検討した。この分割戦略を追跡する代わりに,ここでは,周波数領域におけるそれらの特別な性質の利点を用いた新しい高速SRアプローチによりデシメーションとぼけ演算子を同時に取り扱うことを提案した。特に,解析解はl_2正則化二次モデル,すなわち,l_2-l_2optimization問題に定式化できることをGauss前または他の正則化のための効率的に導出し,実装した。提案したSR方式の柔軟性は,種々の前処理/正則化の使用,一般画像事前確率の範囲の学習ベース手法とを示した。非Gauss事前分布の場合には,Gaussの場合から導いた解析解は,伝統的な分割フレームワークに埋め込まれ,既存アルゴリズムの計算コストを可能にする有意に減少することできるかを示した。異なる事前確率を持つ複数の画像を用いたシミュレーション結果は,既存の技術と比較して,本高速SRアプローチの有効性を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： デコンボリューション ,  *画像 ,  柔軟性 ,  デシメーション ,  周波数領域 ,  *超解像 ,  前処理 ,  傾斜法 ,  *解析的解法 ,  正則化 ,  事前確率 ,  *高速度 ,  計算コスト
準シソーラス用語： 事前分布 ,  アップサンプリング , 【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 (2件)： 解析的解法 ,  超解像