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J-GLOBAL ID：201802297582278102   整理番号：18A0530319

多チャネル制約を用いた画像超解像のための新しい方法【Powered by NICT】

A new method for image super-resolution with multi-channel constraints

著者 (2件)： Cao Feilong (Department of Applied Mathematics, College of Sciences, China Jiliang University, Hangzhou, Zhejiang Province 310018, PR China) ,  Li Keqiuyin (Department of Applied Mathematics, College of Sciences, China Jiliang University, Hangzhou, Zhejiang Province 310018, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 146  ページ： 118-128  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 最新学習に基づく画像超解像(SR)法は多くの関心を集めている。本論文では,マルチチャネル制約,クラスタリング,協調表現,および進行性多層マッピング関係を統合した高分解能(HR)カラー画像を再構成するための新しいSR法を提案した。クロミナンス情報を収集するために,RGBチャネルからの訓練パッチを異なる部分空間にクラスターを形成しており,近傍数のサブセットを分類した。カラーチャネル制約条件を持つ最適化問題は古典的勾配法を用いて解いた。最後に,中間出力と対応する元のHR画像間の多層マッピング関係を学習する,連続再構成構造は,期待したHR画像を得るために設計した。いくつかの一般的に使用される画像SR試験データセットに関する広範囲な実験は,提案した方法が最新の画像SR結果を達成することを示した。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： カラー画像 ,  再構成 ,  多層 ,  色差 ,  学習 ,  高分解能 ,  *画像 ,  傾斜法 ,  最適化問題 ,  *超解像 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  *チャネル
準シソーラス用語： 部分空間 ,  *マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 超解像 ,  クラスタリング ,  協調表現 ,  マルチチャネル制約 ,  学習

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多チャネル ,  制約 ,  超解像