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J-GLOBAL ID：201802290858371842   整理番号：18A1680748

視点分布に基づく領域別超解像アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Region-Wise Super-Resolution Algorithm Based On the Viewpoint Distribution

著者 (4件)： Uruma Kazunori (Tokyo University of Science,Niijuku 6-3-1, Katsushika-ku, Tokyo, Japan) ,  Takasu Shunsuke (Tokyo University of Science,Niijuku 6-3-1, Katsushika-ku, Tokyo, Japan) ,  Masuda Keiko (Tokyo University of Science,Niijuku 6-3-1, Katsushika-ku, Tokyo, Japan) ,  Hangai Seiichiro (Tokyo University of Science,Niijuku 6-3-1, Katsushika-ku, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PCS  ページ： 214-217  発行年： 2018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： 最近,超解像技術が低分解能画像コンテンツを再利用する目的でエネルギー的に研究されている。非線形フィルタリング,全変動正則化,深い学習などのような適切な超解像を達成する多くの手法が提案されているが,観測器の視点分布の特性は効果的に利用されていない。画像中の重要でない領域に超解像を適用することは,ディスプレイを見るためのオブザーバの注意を妨げる可能性があるので,主観的評価が低くなる。本論文では,オブザーバの視点分布に基づく領域ごとの超解像アルゴリズムを提案した。しかし,アイマークレコーダのようなデバイスを用いた予備実験なしで画像の視点分布マップを得ることはできず,したがって,顕著性マップを本論文で利用した。数値例により,顕著性マップを用いた提案アルゴリズムは,非線形フィルタリングベース超解像に基づく以前の研究よりも高い主観評価を達成することを示した。さらに,数値例において,顕著性マップを用いた提案アルゴリズムは,アイマークレコーダを用いた事前実験により得られた視点分布マップを用いて,アルゴリズムの類似結果を与えることを示した。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： 表示装置 ,  再利用 ,  主観評価 ,  画像 ,  正則化 ,  *アルゴリズム ,  *超解像
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  分布図 ,  予備実験 ,  アイマークレコーダ ,  総変動 ,  非線形フィルタリング ,  映像コンテンツ ,  低分解能 , 【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)： 視点 ,  分布 ,  超解像 ,  アルゴリズム