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J-GLOBAL ID：201802275234546208   整理番号：18A0845309

有理フラクタル補間に基づく単一画像超解像【JST・京大機械翻訳】

Single-Image Super-Resolution Based on Rational Fractal Interpolation

著者 (5件)： Zhang Yunfeng (Department of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Fan Qinglan (Department of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Bao Fangxun (Department of Mathematics, Shandong University, Jinan, China) ,  Liu Yifang (Department of Computer Science and Engineering, University at Buffalo, The State University of New York, Buffalo, NY, USA) ,  Zhang Caiming (Department of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 8  ページ： 3782-3797  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： 本論文では,テクスチャおよび構造情報を保存しながら,与えられた低分解能(LR)入力画像を高分解能画像にスケールアップする新しい単一画像超解像(SR)手順を提案した。まず,新しいタイプの二変量有理フラクタル補間モデルを構築し,その解析的性質を調べた。このモデルは,スケーリング因子と形状パラメータの種々の値により異なる形式の表現を持つ。したがって,それは現在の補間方式より画像特徴をより良く記述するために使用することができる。さらに,このモデルは有理補間とフラクタル補間の利点を結合し,その有効性を理論解析により検証した。第二に,提案したモデルに基づく単一画像SRアルゴリズムを開発した。LR入力画像をテクスチャと非テクスチャ領域に分割し,次に,画像を局所構造の特性に従って補間した。特に,集合組織領域では,スケーリング因子計算が重要なステップである。局所フラクタル解析に基づくスケーリング因子を正確に計算する方法を示した。他の最先端の方法との広範な実験と比較は,著者らのアルゴリズムが,より細かい詳細と鋭いエッジを持つ競争性能を達成することを示した。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： *画像 ,  アルゴリズム ,  集合組織 ,  画像特性 ,  *フラクタル ,  *内挿法 ,  *超解像 ,  スケールアップ
準シソーラス用語： フラクタル解析 ,  局所構造 ,  理論解析 ,  形状パラメータ ,  高精細画像 ,  低分解能 ,  質感 , 【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 (3件)： フラクタル ,  補間 ,  超解像