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J-GLOBAL ID：201802226664998022   整理番号：18A1043295

LFNet:光場画像超解像のための新しい双方向再帰畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

LFNet: A Novel Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Light-Field Image Super-Resolution

著者 (6件)： Wang Yunlong (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Liu Fei (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Kunbo (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hou Guangqi (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Sun Zhenan (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Tan Tieniu (National Laboratory of Pattern Recognition, Center for Research on Intelligent Perception and Computing, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 9  ページ： 4274-4286  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 光場画像の低空間分解能は,その利点を利用する上で大きな困難さをもたらす。光場画像超解像のためのプリアとしての正確な深さまたは視差情報の依存性を軽減するために,超解像度再構成のための多重スケールから文脈情報を蓄積するための暗黙的マルチスケール融合方式を提案した。次に,陰的多重スケール融合方式を双方向再帰畳込みニューラルネットワークに組み込んだ。それは,光場データの水平または垂直隣接サブ開口画像間の空間関係を反復的にモデル化することを目的とした。ネットワーク内では,隣接ビュー間の空間相関のモデル化において,反復畳込みはより効果的で柔軟になるように修正される。同じネットワーク構造の水平サブネットワークと垂直サブネットワークを積層一般化による最終出力のために集合させた。合成と実世界のデータセットに関する実験結果は,提案方法がピーク信号対雑音比とグレースケール構造類似性指数における大きなマージンによって他の最先端の方法より優れていることを実証して,それは人間の視覚システムのために優れた品質を達成した。さらに,提案方法は,深さ推定のような光場応用の性能を強化することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *ネットワーク ,  空間分解能 ,  視差 ,  開口 ,  再構成 ,  グレースケール ,  *超解像 ,  *画像 ,  ネットワーク構造 ,  類似性 ,  品質 ,  モデリング
準シソーラス用語： マルチスケール ,  *光学場 , 【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)： 光場 ,  超解像 ,  双方向 ,  畳込みニューラルネットワーク