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J-GLOBAL ID：201802280720901807   整理番号：18A0401856

詳細合成に基づく画像超解像の増強【Powered by NICT】

Detail enhancement of image super-resolution based on detail synthesis

著者 (6件)： Xiao Jinsheng (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China) ,  Xiao Jinsheng (Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara, CA 93106, USA) ,  Liu Enyu (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China) ,  Zhao Ling (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China) ,  Wang Yuan-Fang (Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara, CA 93106, USA) ,  Jiang Wenbin (School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430079, China)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 50  ページ： 21-33  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,詳細な合成に基づく詳細増強と超解像アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムの新規性は,より自然な高頻度に詳細を得るために,一緒にパッチの局所自己相似性探索と特異値分解を組み合わせることである。提案したアルゴリズムは,豊富な組織を持つエッジと地域にファセットまたは線現象を改善する。アルゴリズムは最初に画像パッチを探し,元の,低解像度画像の局所自己相似性に基づく高周波成分を抽出した。高周波ブロックのマトリックスを特異値分解による二つの部分空間に分解し,擬高周波ソフトしきい値により除去される。,高周波ブロックは効果的な特異値を用いて再構成した。最終超解像画像は,初期超解像画像を合成により回復した。実験結果は,提案した方法は擬高周波によるファセットまたは線現象の人工効果を除去できることを示した。法も詳細増強における他の超解像アルゴリズムに適用可能である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： HF【周波数】 ,  再構成 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  特異値分解 ,  自己相似性 ,  *超解像 ,  ファセット
準シソーラス用語： 特異値 ,  部分空間 ,  高周波成分 ,  低解像度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 超解像 ,  詳細増強 ,  特異値分解 ,  局所自己相似性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 超解像 ,  増強