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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-14 13:55 TV正則化法と事例学習法を用いたマルチフレーム超解像拡大法 ○近藤鯛貴・木綱啓人・竹田大将・佐藤裕幸（岩手県立大）  IMQ2018-38 IE2018-122 MVE2018-69 |
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| 抄録 | （和） | 超解像手法の一つであるTotal Variation(TV)正則化に事例学習法とShockFilterを組み合わせた手法は強いエッジ先鋭化と精細な模様の再構成を実現する効果の高い超解像手法である．しかし，ShockFilterは処理画像によって画質劣化する可能性があり，事例学習法は大量の相関演算により処理時間が膨大となってしまう問題がある．これらの問題は様々な画像に適用し，かつリアルタイム性が求められる動画像などへの応用が難しい．本研究ではShockFilterの前処理としてBilateral Filterを適用することで画質劣化の改善とマルチフレームの活用による事例学習法の高速化を実現した．これにより，従来のエッジ先鋭化と比べジャギーを発生させないことによる画質の向上と従来法から合計2.8倍の高速化に成功し，リアルタイムな動画像において十分に動作可能であることを確認した． |
| （英） | A method combining a Based learning method and ShockFilter for Total Variation (TV) regularization, which is one of super-resolution methods, is a super-resolution technique that realizes strong edge sharpening and reconstruction of fine patterns . However, there is a possibility that ShockFilter degrades image quality depending on the processed image, and the case learning method has a problem that the processing time becomes enormous due to a large amount of correlation calculation. These problems are applied to various images, and it is difficult to apply it to moving images etc. where real time property is required. In this research, by applying Bilateral Filter as pre-processing of ShockFilter, we realized speedup of case learning method by improving image quality degradation and using multi-frame. As a result, we succeeded in improving the image quality by not causing jaggies compared to conventional edge sharpening, and achieving a total speed of 2.8 times as fast as the conventional method, and.confirmed that it can operate sufficiently in real time moving images. | |
| キーワード | （和） | 超解像技術 / TV正則化 / 事例学習法 / ShockFilter / マルチフレーム / / / |
| （英） | Super Resolution / TV Regularization / Based learning / ShockFilter / Multi Frame / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 501, IE2018-122, pp. 91-96, 2019年3月. | |
| 資料番号 | IE2018-122 | |
| 発行日 | 2019-03-07 (IMQ, IE, MVE) | |
| 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 | IMQ2018-38 IE2018-122 MVE2018-69 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ IE MVE CQ |
| 開催期間 | 2019-03-14 - 2019-03-15 |
| 開催地（和） | 鹿児島大学 郡元キャンパス |
| 開催地（英） | Kagoshima University |
| テーマ（和） | 五感メディア，マルチメディア，メディアエクスペリエンス， 映像符号化，イメージメディアの品質，ネットワークの品質 および信頼性，一般 （魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | media of five senses, multimedia, media experience, picture codinge, image media quality, network,quality and reliability, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2019-03-IMQ-IE-MVE-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | TV正則化法と事例学習法を用いたマルチフレーム超解像拡大法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi Frame Super-Resolution Magnification method using TV Regularization and Learning-based Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像技術 / Super Resolution |
| キーワード(2)（和/英） | TV正則化 / TV Regularization |
| キーワード(3)（和/英） | 事例学習法 / Based learning |
| キーワード(4)（和/英） | ShockFilter / ShockFilter |
| キーワード(5)（和/英） | マルチフレーム / Multi Frame |
| 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） | 近藤 鯛貴 / Taiki Kondo / コンドウ タイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Pref. Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木綱 啓人 / Hiroto Kizuna / キヅナ ヒロト |
| 第2著者 所属（和/英） | 岩手県立大学大学院 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Pref. Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹田 大将 / Hiromasa Takeda / タケダ ヒロマサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Pref. Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 裕幸 / Hiroyuki Sato / サトウ ヒロユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Pref. Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-14 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2018-38, IE2018-122, MVE2018-69 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.500(IMQ), no.501(IE), no.502(MVE) |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-07 (IMQ, IE, MVE) |
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