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J-GLOBAL ID：201702266840719001   整理番号：17A0613689

適応自己学習法に基づくマルチフレーム画像超解像の研究

Investigation of multi-frame image super-resolution based on adaptive self-learning methods

著者 (4件)： MU Shao-Shuo (Changchun Inst. of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sci., Changchun, CHN) ,  MU Shao-Shuo (Graduate Univ. Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  ZHANG Ye (Changchun Inst. of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sci., Changchun, CHN) ,  JIA Ping (Changchun Inst. of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sci., Changchun, CHN)
資料名： Journal of Modern Optics  (Journal of Modern Optics)
巻： 64  号： 1-3  ページ： 111-121  発行年： 2017年01月20日 
JST資料番号： D0250A  ISSN： 0950-0340  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超解像はオプトエレクトロニックイメージング,特に航空宇宙,リモートセンシング,標的認識などの分野で関心が高い。本論文では,マルチフレーム超解像処理に焦点を合わせた。再構成及び学習に基づくアルゴリズムの優位性に注目して,適応自己学習超解像法を提案した。この方法は幾つかの低分解能画像を用い,外部の訓練画像の助けを借りずに,豊富なテクスチャを有する一枚のより良い高分解能画像を得る。エッジ回復法を用いて,欠けている高周波エッジ情報を求める。実験の結果,提案した方法は他の主流のアルゴリズムよりも性能が優れていた。

シソーラス用語： *学習 ,  アルゴリズム ,  *超解像 ,  高分解能 ,  *画像再構成 ,  点像分布関数
準シソーラス用語： *自己学習 ,  適応アルゴリズム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  自己学習 ,  マルチフレーム ,  超解像 ,  研究