講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-11-15 15:20
Total Variation正則化分離を用いた学習型超解像の性能改善 ○川本祐大・三浦俊司・作田泰隆・後藤富朗・桜井 優(名工大) IE2012-84 |
抄録 |
(和) |
多くの手法が存在する超解像技術の中でも、学習法とTotal Variation(TV)正則化を組み合わせた手法は効果的なものである。この手法では、画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離し、骨格成分にはTV正則化拡大を、テクスチャ成分の拡大には事例学習法を使用する。しかし、自然画像から作成された学習法における参照データベース内には複雑な振動を持つデータが存在しているため、参照データベースを削減した際に出力結果においてノイズが発生してしまっていた。本稿では、より高速なTV正則化を利用した学習型超解像手法を実現するために、学習法における参照データベースを、主成分分析を利用して削減する手法を提案する。 |
(英) |
In this paper, we propose a new learning-based super-resolution method, which utilizes the Principal Components Analysis(PCA) to remove noise, which includes in the learning-based process when its database redundancy is removed. The proposed algorithm significantly reduces the complexity and maintains a comparable image quality. |
キーワード |
(和) |
超解像 / 学習法 / Total Variation / 主成分分析 / / / / |
(英) |
Super-resolution / Learning-based / Total Variation / Principal Components Analysis / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 291, IE2012-84, pp. 13-16, 2012年11月. |
資料番号 |
IE2012-84 |
発行日 |
2012-11-08 (IE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IE2012-84 |