慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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KAKEN_25420383seika  
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タイトル
タイトル 自己相似性を用いた画像の超解像に関する研究  
カナ ジコ ソウジセイ オ モチイタ ガゾウ ノ チョウカイゾウ ニ カンスル ケンキュウ  
ローマ字 Jiko sojisei o mochiita gazo no chokaizo ni kansuru kenkyu  
別タイトル
名前 Image super-resolution using similarity  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 池原, 雅章  
カナ イケハラ, マサアキ  
ローマ字 Ikehara, Masaaki  
所属 慶應義塾大学・理工学部・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 00212796
Publisher  
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2016  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2015  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
 
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究課題では, 単一の画像から高速かつ高性能な超解像を行う幾つかの手法を提案する。一つは画像の自己相似性を利用し, 辞書学習を必要とせず, 自身の低解像度画像と原画像からランダムサンプルして辞書を作成し, これに基づいてL2近似により超解像を行う。もう一つはさらなる高速化を目指して, 低解像度画像の画素差のバイラテラル重みを補間係数として, 直接補間により高解像度化する超解像手法を提案する。これらの手法は従来法に比べ高速かつ高精度な超解像が実現できることを確認した。
In this research, we propose some fast and high performance super resolution methods from a single image. One method is based on the similarity of image. This makes a dictionary from random sampled patches from original and down-sampled images and apple L2 approximation to obtain a high resolution image. Another method is based on interpolation for high speed implementation. This utilize the bilateral weight of pixels in low resolution image as interpolation coefficient. With local interpolation coefficients, the high resolution images are obtained by applying direct interpolation of LR image. Through the simulations, the proposed methods are shown to be efficient for fast and high performance super resolution.
 
目次

 
キーワード
超解像  

画像補間  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究(C)(一般)
研究期間 : 2013~2015
課題番号 : 25420383
研究分野 : 信号処理, 画像処理
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
 
本文URI
 
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 27, 2016 11:18:39  
作成日
Dec 27, 2016 11:18:39  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2015年度 / 日本学術振興会
 
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