| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 5H |
| セッション名 |
| 画像超解像・モザイキング |
| 講演日 |
| 2010/09/08 |
| 講演場所(会議室等) |
| H会場（総合学習プラザ2F 第12講義室） |
| 講演番号 |
| I-026 |
| タイトル |
| ウェーブレット係数の主成分分析を用いた学習型超解像 |
| 著者名 |
| 中矢 知宏, 近松 慎伍, 黒木 修隆, 廣瀬 哲也, 沼 昌宏, |
| キーワード |
| 学習型超解像, 解像度変換, ウェーブレット変換, 主成分分析, 二分木, データベース |
| 抄録 |
| 本論文では，ディジタル画像に対して鮮鋭かつノイズの少ない解像度変換を実現するため，ウェーブレット係数の主成分分析に基づき生成したデータベースを用いた学習型超解像を提案する．学習型超解像は補間法を超える高品質な解像度変換技術の一つとして着目されている．提案手法では，画像からウェーブレット変換により得られた係数に対し主成分分析を行うことでノイズ発生の原因となる複雑な構造をもつパターンを削除する．そして，構造の類似するパターンをまとめて複数に分類し，それぞれにおいて二分木構造データベースを作成することにより探索時の精度が向上する．これらにより，高速に高品質な画像を生成することが可能となる． |
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