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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-03-14 14:40 L2ノルムを用いた自己学習型超解像 ○我妻大樹（慶大）・三柴 数（鳥取大）・池原雅章（慶大）  CAS2012-106 SIP2012-137 CS2012-112 |
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| 抄録 | （和） | 学習型超解像は，事前に学習した辞書を用いることで，解像度の低い観測画像では正しく表現できない高周波成分の情報を復元し，高解像度画像を作成する手法である．しかしながら，従来の学習型超解像では，辞書を作成する際に大量のサンプル画像を必要とするうえ，高解像度パッチを得るために作成する係数の制約にL1ノルム最小化を使用しているため，計算コストが非常に大きくなる．また，事前学習では画像の大きさや種類にあわせた最適な辞書を作成することは難しい．そこで本稿では，外部からの情報を必要としないL2近似による単一画像からの超解像手法を提案する．提案手法では，係数を決定する制約としてL2ノルム最小化を使用する．また，提案手法では追加の外部情報なしで入力低解像度画像から低・高解像度画像の辞書を作成する．単純重み付き補間や従来の超解像手法と比較を行い，提案手法の有用性を確認したので報告する． |
| （英） | In this paper, we propose a single image super resolution technique by L2 approximation without any training. Recently it has been proposed that image super resolution by using sparse representation. However it has to make a dictionary from tremendous low and high resolution image pairs to apply in any kinds of inputs. Moreover this algorithm takes a long time to train and requires the dictionaries to learn in advance. In our method, the high- and low- resolution dictionaries are made from random selected patch pairs of input and its reduced image, respectively. Then the input image is approximated by low-resolution dictionary in the sense of L2 and its coefficients are used to reconstruct the high-resolution image. Therefore the proposed method does not need any training to make dictionaries and any time consuming computation for approximations. In some example, our method has comparable quality to the conventional method. | |
| キーワード | （和） | 超解像 / スパースコーディング / L2ノルム最小化 / 自己相似性 / / / / |
| （英） | super resolution / sparse coding / l2-norm minimization / self-similarity / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 485, SIP2012-137, pp. 57-61, 2013年3月. | |
| 資料番号 | SIP2012-137 | |
| 発行日 | 2013-03-07 (CAS, SIP, CS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2012-106 SIP2012-137 CS2012-112 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP CAS CS |
| 開催期間 | 2013-03-14 - 2013-03-15 |
| 開催地（和） | 慶應大学鶴岡キャンパス（山形） |
| 開催地（英） | Keio Univ. Tsuruoka Campus (Yamagata) |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network Processor, Signal Processing for communication, and Wireless LAN/PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2013-03-SIP-CAS-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | L2ノルムを用いた自己学習型超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Self-learning super resolution by L2-norm |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像 / super resolution |
| キーワード(2)（和/英） | スパースコーディング / sparse coding |
| キーワード(3)（和/英） | L2ノルム最小化 / l2-norm minimization |
| キーワード(4)（和/英） | 自己相似性 / self-similarity |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 我妻 大樹 / Daiki Azuma / アヅマ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三柴 数 / Kazu Mishiba / ミシバ カズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池原 雅章 / Masaaki Ikehara / イケハラ マサアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-03-14 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | CAS2012-106, SIP2012-137, CS2012-112 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.484(CAS), no.485(SIP), no.486(CS) |
| ページ範囲 | pp.57-61 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2013-03-07 (CAS, SIP, CS) |
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