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J-GLOBAL ID：202202258239112562   整理番号：22A0802553

低ランク制約に基づく改良型アンカー近傍回帰SR法【JST・京大機械翻訳】

An improved anchor neighborhood regression SR method based on low-rank constraint

著者 (5件)： Yang Xin (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Liu Li (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Zhu Chen (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Guo Yingqing (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Zhou Dake (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： Visual Computer  (Visual Computer)
巻： 38  号： 2  ページ： 405-418  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0285A  ISSN： 0178-2789  CODEN： VICOE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,スパース表現に基づく画像超解像(SR)法は,再構成速度と品質を同時に達成するのが難しいという問題がある。そこで本論文では,低ランク制約に基づく改良アンカー近傍回帰SRアルゴリズムを提案した。最初に,非線形データ学習における局所性の重要な役割を考慮して,局所加重正則化重みを投影行列の計算に導入して,それは対応する近傍におけるアンカ点と原子の間の相関に従って投影プロセスを制約することができた。次に,再構成位相において,類似ブロックの間の低ランクの仮定に基づいて,より良い再構成画像品質を得るために,再構成ブロックに関して更なる制約条件を作った。実験は,著者らの方法がより多くの画像詳細を再構成するだけでなく,より良い再構成速度を達成することもできることを示した。いくつかの最先端のスパース表現法と比較して,それは客観的評価基準においてより良い再構成結果を達成した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 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 ,  学習 ,  再構成 ,  位相 ,  超解像 ,  正則化 ,  局所性 ,  *制約条件
準シソーラス用語： 客観評価 ,  スパース表現 ,  再構成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 超解像 ,  スパース表現 ,  低ランク制約 ,  アンカー近傍回帰

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)： 制約 ,  アンカー ,  近傍 ,  SR法