文献

J-GLOBAL ID：201702288251972605   整理番号：17A0504097

画像超解像のためのマルチチャネル畳み込みニューラルネットワーク

Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Image Super-Resolution

著者 (5件)： OHTANI Shinya (Graduate School of Engineering, Kobe University) ,  KATO Yu (Graduate School of Engineering, Kobe University) ,  KUROKI Nobutaka (Graduate School of Engineering, Kobe University) ,  HIROSE Tetsuya (Graduate School of Engineering, Kobe University) ,  NUMA Masahiro (Graduate School of Engineering, Kobe University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E100.A  号： 2  ページ： 572-580(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本文は,マルチチャネル畳み込みニューラルネットワークを用いた画像の超解像技術を提案する。この手法は出力画素をその座標に応じてK個のグループに分類し,これらグループを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の別々のチャネルから生成し,最後に,それらをK×K倍の拡大画像に合成する。このアーキテクチャはバイキュービック補間なしで直接画像を拡大ができる。提案手法の平均PSNRは従来のSRCNNと比べ,約0.2dB高いことを2×2,3×3,4×4の倍率の実験結果で示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 画像 ,  *超解像 ,  チャネル ,  機械学習 ,  畳込み ,  *ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  SN比 ,  *電子カメラ
準シソーラス用語： PSNR ,  *ディジタルカメラ ,  マルチチャネル ,  *高解像度化 ,  深層学習 ,  *超解像技術

著者キーワード (5件)： super-resolution ,  resolution enhancement ,  convolutional neural networks ,  CNN ,  deep learning

分類 (2件)： 写真機とその付属品  (QF05030V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• [1] W.T. Freeman, E.C. Pasztor, and O.T. Carmichael, “Learning low-level vision,” Int. J. Comput. Vis., vol.40, no.1, pp.25-47, Oct. 2000.
• [2] J. Yang, J. Wright, T. Huang, and Y. Ma, “Image super-resolution as sparse representation of raw image patches,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1-8, 2008.
• [3] J. Yang, J. Wright, T. Huang, and Y. Ma, “Image super-resolution via sparse representation,” IEEE Trans. Image Process., vol.19, no.11, pp.2861-2873, 2010.
• [4] K.I. Kim and Y. Kwon, “Single-image super-resolution using sparse regression and natural image prior,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.32, no.6, pp.1127-1133, 2010.
• [5] H. Chang, D.Y. Yeung, and Y. Xiong, “Super-resolution through neighbor embedding,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.275-282, 2004.

タイトルに関連する用語 (3件)： 超解像 ,  マルチチャネル ,  畳み込みニューラルネットワーク