構造化行列と画像のインデックスを対応付ける写像を用いたランク最小化に基づく画像修復法の高速化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST21053

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2021/12/03

タイトル(英語): Accelerating Rank Minimization-Based Image Inpainting Using a Mapping between Structured Matrix Index and Image Index

著者名: 岡田 勇人(東海大学),高橋 智博(東海大学)

著者名(英語): Hayato Okada(Tokai University),Tomohiro Takahashi(Tokai University)

キーワード: 画像修復|行列ランク最小化問題|信号復元|ＫＴＮ結晶|Image Inpainting|Rank Minimization|Signal restoration|KTN crystal

要約(日本語): レーザー屈折結晶を用いた高解像度なRGB画像とDepth画像を同時に取得する事が可能な撮像器が提案されている。しかし、高解像度の画像を取得するには、多大な計測時間を必要とするため、対象物を敢えて不完全に計測し、その画像を修復する事で高速で高解像度なRGB-D画像を取得する方式が提案されている。本研究では、高橋らによる「構造化行列のランク最小化に基づく画像修復」を基礎とし、画像修復の精度向上と高速化の両立を行う。

要約(英語): An imager that can simultaneously acquire high-resolution RGB and depth images using KTN crystal has been proposed. However, it is required that a large amount of measurement time for the acquisition of high-resolution images. Therefore, we propose a method to acquire high-resolution RGB-D images at high speed by daring to measure the object incompletely and then repairing the image. In this research, We aim to improve both the accuracy and speed of image repair based on the " Image Inpainting Based on Structured Matrix Rank Minimization " by Takahashi et al.

本誌: 2021年12月6日システム研究会

本誌掲載ページ: 19-22 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 274 Kバイト