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J-GLOBAL ID：201802210572162310   整理番号：18A1346375

非線形スパース表現とサポートベクトル回帰による単一画像超解像【JST・京大機械翻訳】

Single Image Super-Resolution by Non-Linear Sparse Representation and Support Vector Regression

著者 (2件)： Zhang Yungang (Department of Computer Science, Yunnan Normal University, Kunming 650092, China) ,  Ma Jieming (School of Electronics and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 9  号： 2  ページ： 24  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース表現は,画像超解像(SR)タスクにおいて広く使われているツールである。スパース性ベースSR法において,線形スパース表現は画像記述にしばしば用いられる。しかし,画像における非線形データ分布は線形スパースモデルによって良く表現できない。さらに,多くのスパースベースSR法は,画像パッチ自己相似性仮定を必要とする。しかし,仮定は必ずしも成立しない。本論文では,単一画像超解像(SISR)のための新しい方法を提案した。ほとんどの以前のスパース性ベースのSR法と異なり,提案した方法は画像における非線形情報の記述を強化するために非線形スパース表現を使用し,提案フレームワークは画像パッチの自己相似性を仮定する必要がない。最小再構成誤差に基づいて,サポートベクトル回帰(SVR)をSR画像を予測するために適用した。提案した方法を様々なベンチマーク画像で評価し,有望な結果を得た。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *透視図法 ,  *画像 ,  再構成 ,  *線形性 ,  *超解像 ,  ベンチマーク ,  自己相似性
準シソーラス用語： スパース性 ,  *スパース表現 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像超解像(SR) ,  非線形スパース表現 ,  サポートベクトル回帰(SVR)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (37件)：

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• Nguyen, N.; Milanfar, P.; Golub, G.H. A computationally efficient superresolution image reconstruction algorithm. IEEE Trans. Image Process. 2001, 10, 573-583.
• Farsiu, S.; Robinson, D.; Elad, M.; Milanfar, P. Fast and robust multiframe super-resolution. IEEE Trans. Image Process. 2004, 13, 1327-1344.
• Glasner, D.; Bagon, S.; Irani, M. Super-resolution from a single image. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision (ICCV), Kyoto, Japan, 27 September-4 October 2009; pp. 349-356.
• Kim, K.I.; Kwon, Y. Single-image super-resolution using sparse regression and natural image prior. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2010, 32, 1127-1133.

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形 ,  スパース表現 ,  サポートベクトル回帰 ,  超解像