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講演抄録/キーワード
講演名 2014-07-09 15:50
圧縮センシングに基づく超解像処理の高速化
山下智博劉 載勲武内良典今井正治阪大
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抄録 (和) 本稿では圧縮センシングに基づく超解像処理の高速化手法を提案する.低解像
度の画像から高解像度の画像を生成する超解像処理は,データが持つ元の情報
量よりも多くの情報量を生成する不良設定問題であり,超解像処理の既存研究
では機械学習やデータベースなどを利用し,低解像度画像から尤もらしい高解
像度画像を推定する方法が取られている.しかし,このような手法は,実装に
大量のメモリを必要とし,推定処理が複雑になる傾向が強い.本稿で用いる圧
縮センシングに基づく超解像処理では,低解像度の画像を高解像度の画像に対
する圧縮された形の観測結果としてみなすことで,超解像処理を圧縮セ
ンシングにおける情報復元の最適化問題として扱う.先行研究では最適化問題
の解法として 2次ノルムを用いた ROMP アルゴリズムを使用するが,本稿では
準ニュートン法に基づく最適化を行うことで超解像処理の高速化を実現する.
標準画像データベースを用いた実験では,提案手法が従来の画像拡大手法より
1~4 dB 高い PSNR を達成し,先行研究とはほぼ同等な画像拡大性能を示して
おり,処理性能においても先行手法の約 2倍から 21倍の高速化を実現している. 
(英) This paper proposes a speed-up superresolution(SR) method based on
compressed sensing, where SR is a class of techniques to generate a
high resolution image from a single or multiple low resolution
images. Because it is an ill-posed problem to generate more
information than the information of original data, conventional
methods for SR adopt machine learning or database based schemes to
estimate a plausible high resolution image. However, these types of
approaches tend to need a large size of memory and a complicated
estimation process. The SR method based on compressed sensing, used
in this paper, regards a low resolution image as the result of
a compressed form of sensing, and solves the SR problem as a
optimization problem of data reconstruction. To realize a speed-up of
the optimization process, we use the quasi-Newton method instead of
the ROMP algorithm used in the previous research. In the experimental
result using standard image database, the proposed method achieved 1
to 4 dB higher PSNR than conventional image magnification methods and
showed almost equivalent magnification performance with the method
proposed in the previous research, and realized 2 to 21 times speed-up
of processing performance.
キーワード (和) 超解像処理 / 圧縮センシング / 準ニュートン法 / / / / /  
(英) superresolution / compressed sensing / quasi-Newton method / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 126, SIS2014-16, pp. 75-80, 2014年7月.
資料番号 SIS2014-16 
発行日 2014-07-02 (CAS, VLD, SIP, MSS, SIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CAS SIP MSS VLD SIS  
開催期間 2014-07-09 - 2014-07-11 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido University 
テーマ(和) システムと信号処理および一般 
テーマ(英) System, signal processing and related topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2014-07-CAS-SIP-MSS-VLD-SIS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 圧縮センシングに基づく超解像処理の高速化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) high speed super-resolution based on compressed sensing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 超解像処理 / superresolution  
キーワード(2)(和/英) 圧縮センシング / compressed sensing  
キーワード(3)(和/英) 準ニュートン法 / quasi-Newton method  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 山下 智博 / Tomohiro Yamashita / ヤマシタ トモヒロ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 劉 載勲 / Jaehoon Yu / ユ ジェフン
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 武内 良典 / Yoshinori Takeuchi / タケウチ ヨシノリ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 今井 正治 / Masaharu Imai / イマイ マサハル
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2014-07-09 15:50:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIS 
資料番号 IEICE-CAS2014-16,IEICE-VLD2014-25,IEICE-SIP2014-37,IEICE-MSS2014-16,IEICE-SIS2014-16 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.122(CAS), no.123(VLD), no.124(SIP), no.125(MSS), no.126(SIS) 
ページ範囲 pp.75-80 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2014-07-02,IEICE-VLD-2014-07-02,IEICE-SIP-2014-07-02,IEICE-MSS-2014-07-02,IEICE-SIS-2014-07-02 


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