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J-GLOBAL ID：201902224344858314   整理番号：19A0121466

CNNに基づく多視点画像と超解像画像のHEVC画質評価【JST・京大機械翻訳】

HEVC Image Quality Assessment of the Multi-view and Super-resolution Images Based on CNN

著者 (1件)： Kawabata Norifumi (Institutes of Innovation for Future Society Nagoya University NIC, Nagoya, 464-8601, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： GCCE  ページ： 38-39  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： 著者らは,深い学習ツールを出現させることにより,深い学習に基づく超解像処理にアプローチすることができる。これらの性能を,超解像処理のための唯一の深い学習理論を適用することによって示した。しかし,これらのアルゴリズムを改良し,パラメータを適切に設定することにより,超解像処理のための最適条件と設計がより良く達成されると考える。本論文では,最初に,H.265/HEVCにより符号化され,復号化されたマルチビュー3D画像に対する最適条件および超解像処理の設計に関する実験を行い,Chainerを用いて畳込みニューラルネットワークの構造に焦点を合わせた。次に,生成した画像品質を客観的に評価し,各画像と比較した。最後に,実験結果について議論した。Copyright 2019 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： *超解像 ,  最適条件 ,  *画質 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  復号化
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  三次元画像 ,  マルチビュー ,  学習理論 ,  学習ツール ,  画質評価 ,  H.265/HEVC ,  *多視点画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  多視点画像 ,  超解像 ,  HEVC ,  画質評価