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J-GLOBAL ID：201702253765352241   整理番号：17A0698541

マルチフレーム超解像のための二重スパース性【Powered by NICT】

Double sparsity for multi-frame super resolution

著者 (3件)： Kato Toshiyuki (School of Science and Engineering, Waseda University, 3-4-1 Ohkubo, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan) ,  Hino Hideitsu (Department of Computer Science, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennoudai, Tsukuba, Ibaraki 305-8573, Japan) ,  Murata Noboru (School of Science and Engineering, Waseda University, 3-4-1 Ohkubo, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 240  ページ： 115-126  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： スパース符号化に基づく画像超解像アルゴリズムの数は近年マルチフレーム超解像を実現することに成功した。多重低分解能観測を利用するために,正確な画像登録とスパース符号化の両方が必要である。スパース符号化に基づくマルチフレーム超解像に関する以前の研究では,まず画像レジストレーションのためのブロックマッチング,画像分解能を向上させるために続いてスパース符号化を適用した。本論文では,これら二つの問題は単一目的関数を最適化することにより解いた。提案した定式化は数学的に興味ある構造を持ち,二重スパース性と呼ばれるが,従来の方法に匹敵するかあるいは改善された数値計算性能を得た。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  画像 ,  *超解像 ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  数値計算 ,  多重化 ,  目的関数 ,  スパースコーディング ,  改変
準シソーラス用語： 画像解像度 ,  ブロックマッチング ,  低分解能 ,  *スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像超解像 ,  スパース符号化 ,  二重スパース性 ,  辞書学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチフレーム ,  超解像 ,  スパース性