| 講演名 | 2019-06-13 ダウンサンプリングカーネルに汎用な自己学習型超解像 瀬田 祥己(慶大), 山口 拓郎(慶大), 池原 雅章(慶大), |
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| 抄録(和) | 外部の事例に基づかずに従来の超解像手法に見劣りしない精度で高速の超解像手法を提案する．従来の手法は，外部の大量の事例の低解像度画像と高解像度画像の相関関係を利用する事により，低解像度の入力画像から高解像度画像を再構成する．外部の大量の事例を用いている分，その再構成する精度は高いが学習に時間がかかり，メモリも必要とする．現実のアプリケーションではこのような重い処理は好まれない．入力画像のみから辞書学習する自己学習という方法で問題点を解決する．本論文では，高速かつ辞書学習の必要のない超解像のために，自己学習とL2ノルム拘束項を付与した最適化問題に基づく単一超解像を提案する． |
| 抄録(英) | We propose a fast single super resolution which is comparable image quality with conventional methods without being based on external exemplars.Conventional methods reconstruct high-resolution images from low resolution images by learning mapping to the HR space. Because of external exemplarｓ,the method reconstructs a high quality image ,but it takes a long time to learn and costs large memory.This is not preferred for real applications.To improve it ,Proposed method learns mapping by using self exemlars.In this report,we propose a single super resolution with self learning and based on optimization with l2 norm constraint to achieve a fast and small memory method. |
| キーワード(和) | 単一超解像 / 自己学習 / スパースコーディング / L２ノルム / 内部辞書 / 自己相似性 |
| キーワード(英) | a single super resolution / self learning / sparse cording, / L2 norm / self dictionary / self simirality |
| 資料番号 | SIS2019-6 |
| 発行日 | 2019-06-06 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS / IPSJ-AVM / ITE-3DIT |
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| 開催期間 | 2019/6/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福江文化会館 |
| 開催地（英） | Fukue Culture Center |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Enbedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 委員長氏名（和） | 仲地 孝之(NTT) / 内藤 整(KDDI総合研究所) / 堀越 力(湘南工科大) |
| 委員長氏名（英） | Takayuki Nakachi(NTT) / Sei Naito(KDDI Research, Inc.) / Tsutomu Horikoshi(Shonan Institute of Technology) |
| 副委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 藤吉 正明(首都大東京) / 古賀 崇了(近畿大) / 越智 大介(NTT) / 亀田 裕介(東京理科大) / 徐 建鋒(KDDI総合研究所) / 上原 伸一(AGC) / 小池 崇文(法政大) |
| 幹事氏名（英） | Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Takanori Koga(Kindai Univ.) / Daisuke Ochi(NTT) / Yusuke Kameda(Tokyo Univ. of Science) / Xu Jianfeng(KDDI Research, Inc.) / Shinich Uehara(AGC) / Takafumi Koike(Hosei Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems / Special Interest Group on Audio Visual and Multimedia Information Processing / Technical Group on Three-Dimensional Image Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ダウンサンプリングカーネルに汎用な自己学習型超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Single Image Super-Resolution for being flexible to downsampling kernel by using self-examplers |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 単一超解像 / a single super resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 自己学習 / self learning |
| キーワード(3)（和/英） | スパースコーディング / sparse cording, |
| キーワード(4)（和/英） | L２ノルム / L2 norm |
| キーワード(5)（和/英） | 内部辞書 / self dictionary |
| キーワード(6)（和/英） | 自己相似性 / self simirality |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 瀬田 祥己 / Shogo Seta |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山口 拓郎 / Takuro Yamaguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 池原 雅章 / Masaaki Ikehara |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ) |
| 発表年月日 | 2019-06-13 |
| 資料番号 | SIS2019-6 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SIS-78 |
| ページ範囲 | pp.29-34(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-06 (SIS) |