抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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超解像とは,入力された解像度の低い画像に対して高解像度の画像を出力する技術のことである。近年,動画像の高解像度化が進み,既存の動画像をより高画質で出力することが多く求められている。これまでにも様々な超解像の手法が提案されているが,その中でも,画像の特徴を抽出することができる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた超解像の手法が提案され,CNNは超解像にも有効な手段であることがわかってきた。しかし,従来のCNN1つで行う超解像の場合,Bicubic法で拡大した画像を入力としたことでエッジの再現性が悪い問題が生じていた。そこで,再現性の悪さを緩和するためにCNNを並列するネットワーク構造を提案する。並列化したそれぞれのCNNに異なる方法で拡大した画像を入力する方式をとることで,従来手法の問題点を解決することに成功した。提案手法の有効性を示すために,並列する場合としない場合で超解像の評価実験を行った。その結果,PSNRおよびSSIMの2つの指標で提案手法の有効性を確認することができた。(著者抄録)