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J-GLOBAL ID：201802215662095370   整理番号：18A0536312

画像超解像のための2次元自己回帰モデリングに基づく補間アルゴリズム:比較研究【Powered by NICT】

Two dimensional autoregressive modeling-based interpolation algorithms for image super-resolution: A comparison study

著者 (3件)： Lu Meiyun (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Huang Liqing (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Xia Youshen (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-6  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： 画像内挿は,画像超解像の重要な技術である。(四+二)次元(2 D)自己回帰(AR)モデリングに基づく画像補間アルゴリズムは,従来の画像多項式補間アルゴリズムよりもエッジとテクスチャ保存においてより優れた性能を持つことが報告されている。しかし,それらの間の性能比較が欠如している。超解像再構成品質のために,この論文では,四つの二次元ARモデリングに基づく補間法:新しいエッジ指向内挿法(NEDI),軟判定適応補間(SAI),非局所的自己回帰モデルによるスパース表現内挿(SR NARM),および適応スーパーピクセルガイドARモデリング(ASARM)に関する比較研究によるギャップを満たすれようとしている。四補間アルゴリズムは,ピーク信号対雑音比,特徴類似性指数,平均二乗誤差と構造的類似性指数の観点から比較した。比較結果から,ASARM法は他の三つの方法よりも比較的優れた性能を持っていたがNEDIとSAI法よりも時間がかかりことを観測した。Copyright 2018 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： 自己回帰モデル ,  *アルゴリズム ,  *画像 ,  *モデリング ,  *超解像 ,  類似性 ,  *二次元 ,  *内挿法 ,  品質
準シソーラス用語： 構造的類似性 ,  平均二乗誤差 ,  スパース表現 ,  性能比較 ,  画像補間 ,  *自己回帰 , 【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 (6件)： 超解像 ,  2次元 ,  自己回帰モデリング ,  補間 ,  アルゴリズム ,  研究