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J-GLOBAL ID：201702241342547782   整理番号：17A1022974

正則化法と誘導フィルタに基づく画像超解像再構成【Powered by NICT】

Image super-resolution reconstruction based on regularization technique and guided filter

著者 (6件)： Huang De-tian (College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China) ,  Huang De-tian (College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Xiamen 361021, China) ,  Huang Wei-qin (College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China) ,  Gu Pei-ting (College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China) ,  Liu Pei-zhong (School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, China) ,  Luo Yan-min (College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Xiamen 361021, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 83  ページ： 103-113  発行年： 2017年 
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： スパース表現係数の精度と再構成画像の品質を改善するために,スパース表現に基づく改良型画像超解像アルゴリズムを提案した。スパース符号化段階では,自己回帰(AR)正則化と非局所(NL)類似性正則化は,スパース符号化目的関数を改善するために導入した。画像の局所構造を記述するARモデルの群は,訓練サンプルから前学習されると,一つまたはいくつかの適切なARモデルは解空間を正規化するために,各画像パッチのための選択された適応できる。画像非局所冗長性はエッジを保存するためのNL類似性正則化により得られた。スパース表現係数を計算する過程では,特徴符号探索アルゴリズムは,スパース係数の精度を改善するために,従来の直交マッチング追跡アルゴリズムの代わりに利用されている。更なる画像細部を回復させるために,重み付き導波フィルタに基づく大域的誤差補償モデルは,再構成された画像のための誤差補償を実現するために提案した。実験結果は双三次,L1SR,SISR,GR,ANR,NE+LS,NE+NNLS,NE+LLEとA+(16原子)法と比較して,提案した方法は,ピーク信号対雑音比,構造的類似性と主観的視知覚における顕著な改善を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 透視図法 ,  *超解像 ,  自己回帰モデル ,  *正則化 ,  視知覚 ,  冗長性 ,  類似性 ,  *再構成 ,  学習 ,  アルゴリズム ,  *フィルタ ,  目的関数 ,  *画像
準シソーラス用語： スパースコーディング ,  スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 超解像 ,  スパース表現 ,  正則化 ,  特徴符号探索 ,  誘導フィルタ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 誘導 ,  超解像 ,  再構成