講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-03-13 15:40
カラー画像拡大フィルタの疎ベイズ学習 ○兼村厚範・前田新一・石井 信(京大) NC2008-174 |
抄録 |
(和) |
古典的な画像拡大法の多くは線形フィルタとして解釈することができ,その台の形状と係数は「画像は区分的に多項式であって,節点では滑かに接続する」等の仮定をもとに決められている.しかし,その仮定が正しい場合は限定されている.我々は,与えられた画像から拡大画像を生成する問題を,パッチごとの線形回帰問題として定式化し,そのパラメタを低解像度画像・高解像度画像のペアからなるデータから疎ベイズ学習することで,コンパクトかつ高性能の画像拡大フィルタを得ることを目指す.特にカラー画像の拡大を対象とし,3チャネルすべてを考慮することで性能が向上することを示す.計算機実験により,訓練画像データから所望のフィルタが学習でき,かつ提案法がテスト画像の拡大性能において古典的な画像拡大法よりも優れていることを示す. |
(英) |
Classical methods for image expansion such as bicubic interpolation and splines can be understood as linear filters, whose support and coefficients are determined through some assumptions, for example, ``the image is piecewise polynomials that are smooth at the knots.'' However, such assumptions are true only for a very limited class of images. Alternatively, we formulate the image expansion problem as a patch-wise linear regression problem, and present a sparse Bayesian method for learning the parameters from a dataset consisting of pairs of low- and high-resolution images. Further, aiming for color images, we introduce a regression model that take the three color components into account. Experiments show that our filter outperforms classical interpolation methods by realizing higher performance in expanding test images. |
キーワード |
(和) |
画像拡大 / 画像補間 / カラー画像 / 線形回帰 / 疎ベイズ学習 / 変分推定 / / |
(英) |
image expansion / image interpolation / color images / linear regression / sparse Bayesian learning / variational inference / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 480, NC2008-174, pp. 417-422, 2009年3月. |
資料番号 |
NC2008-174 |
発行日 |
2009-03-04 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2008-174 |