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J-GLOBAL ID：202002226627626097   整理番号：20A1363516

スパース環境における辞書学習による高解像度画像再構成【JST・京大機械翻訳】

High Resolution Image Reconstruction via Dictionary Learning in Sparse Environment

著者 (2件)： S Shashi Kiran (JNN College of Engineering,E & TCE Department,Shimoga,India) ,  V Suresh K (Siddaganga Institute of Technology,Department of Electronics & Communication Engg,Tumkur,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICEECCOT  ページ： 209-212  発行年： 2019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： 本論文では,単一画像超解像フレームワークをスパース表現により提示した。パッチベースの超解像は,高分解能(HR)画像パッチの再構成のための参照として,低解像度(LR)パッチからの空間特徴を用いる技術である。各パッチに対するスパース表現を抽出し,これらの係数を用いて超解像パッチを復元した。2つの辞書をLRとHR画像パッチのために共同訓練した。これにより,LRとHRパッチペア間のスパース表現間の類似性を確立した。したがって,LR画像パッチのスパース表現をHR画像パッチ辞書を用いて適用し,HR画像パッチを得た。したがって,辞書はコンパクトなものである。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を実証した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  再構成 ,  超解像 ,  類似性 ,  有効性 ,  *高分解能 ,  *画像再構成
準シソーラス用語： 低分解能 ,  スパース表現 ,  *辞書学習 ,  共同訓練 , 【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)： 環境 ,  辞書学習 ,  高解像度画像 ,  再構成