講演名 2014-03-14
基底学習に基づく階層的一枚超解像(一般セッション,パターン認識・メディア理解における組み合わせと統合,文化の振興と教育)
北尾 俊博, 長谷川 修,
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抄録(和) 一枚超解像は1枚の低解像度画像から高解像度画像を再構成する技術であり,撮影済みの画像の高解像度化や,安価で簡便なカメラでの高解像度画像撮影などへの応用が期待される.一枚超解像に有効な手法として,画像データベースから画像の構造を学習し超解像に利用する,学習ベース超解像がある.学習ベース超解像では,パッチと呼ばれる画像の小領域ごとに高解像度画像の再構成を行う.しかしながら高い拡大率を求められた場合,パッチごとの処理では大域的な構造を考慮した再構成が難しい.本研究では段階的に超解像を行うことで,高拡大率でも高品質な高解像度画像を得られる階層的超解像を提案する.
抄録(英) Single image super-resolution, a technology to reconstruct a high-resolution image from a single low-resolution image, is expected of applications to resolution enhancement of already captured images, photographing high-quality images with inexpensive cameras, and so on. For single image super-resolution, learning-based su- per-resolution is known as an effective approach. In learning-based super-resolution, a high-resolution image is reconstructed in each small region of the image (patch). However, with large magnification factor, it is difficult to reconstruct a high-resolution image considering global image structure in existing learning-based super-resolution due to the local processing. In this paper, we propose hierarchical super-resolution that applies low magnification super-resolution repeatedly to obtain a high quality high-resolution image with large magnification factor.
キーワード(和) 一枚超解像 / 学習ベース超解像 / 階層的超解像 / 高拡大率
キーワード(英) Single image super-resolution / Learning-besed super-resolution / Hierarchical super-resolution / large magnification factor
資料番号 PRMU2013-192
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2014/3/6(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 基底学習に基づく階層的一枚超解像(一般セッション,パターン認識・メディア理解における組み合わせと統合,文化の振興と教育)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Hierarchical Single Image Super-Resolution Based on Dictionary Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 一枚超解像 / Single image super-resolution
キーワード(2)(和/英) 学習ベース超解像 / Learning-besed super-resolution
キーワード(3)(和/英) 階層的超解像 / Hierarchical super-resolution
キーワード(4)(和/英) 高拡大率 / large magnification factor
第 1 著者 氏名(和/英) 北尾 俊博 / Toshihiro KITAO
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学大学院知能システム科学専攻
Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 長谷川 修 / Osamu HASEGAWA
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学大学院知能システム科学専攻
Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology
発表年月日 2014-03-14
資料番号 PRMU2013-192
巻番号(vol) vol.113
号番号(no) 493
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日