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J-GLOBAL ID：201702286718549879   整理番号：17A1270796

多重相補的事前確率を用いたビデオ超解像【Powered by NICT】

Video super-resolution using multiple complementary priors

著者 (5件)： Maohua Dai (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Xiaohai He (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhengyong Wang (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Honggang Chen (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Qingchuan Tao (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 510-515  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ビデオ超解像(SR)は,逆問題,近年多くの注目を集めている。コア問題の一つは,優れた雑音を抑制し,端をより良く保存するかということである。マルチ非局所正則化(MNLR)アルゴリズムは,フレームから有用な情報を利用することにより騒音を低減するために効率的であるが,それはまた同時に高い周波数のいくらかの損失を引き起こす可能性がある。マルチスケール期待パッチ対数尤度(MSEPLL)とステアリングカーネル回帰(SKR)は画像特性を記述するために微細事前分布であり,低解像度画像の詳細を回収するために使用することができた。しかし,雑音を抑制するためのそれらの能力であるMNLR,MNLR法は回復できないいくつかの詳細を保存する平均よりもわずかに弱かった。,三つの再構成結果から有用な情報を抽出する残留フレームワークを用いて考察した。単純,それぞれSKR(土星キロメータ放射)とMSEPLLによる再構成画像はMNLR法による再構成画像を引いた,二種類の残差を得る,有用な情報を抽出するためにその処理への異なるフィルタを使用した。最後に,適応重みづけ方法でMNLR法による再構成画像への加工残差を加えた。筆者らが提案したアプローチの有効性を,ビデオ列上での実験で実証した。Copyright 2017 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： 重みづけ ,  画像特性 ,  正則化 ,  *超解像 ,  アルゴリズム ,  残差 ,  逆問題 ,  *事前確率 ,  雑音 ,  再構成 ,  *録画装置
準シソーラス用語： 再構成画像 ,  低解像度画像 ,  事前分布 ,  カーネル回帰 , 【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)： 多重 ,  事前確率 ,  ビデオ ,  超解像