単一画像の再構成型超解像合成に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS13075

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2013/08/30

タイトル(英語): Single

著者名: 佐渡山 史矢(沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(沖縄工業高等専門学校),長田 康敬(琉球大学)

著者名(英語): Sadoyama Fumiya(Okinawa National College of Technology),Yamada Chikatoshi(Okinawa National College of Technology),Nagata Yasunori(University of the Ryukyus)

キーワード: 超解像|単一画像|類似構造|バイラテラルバックプロジェクション|局所分散|Super Resolution|Single Frame|Similar Structure|Bilateral Back Projection|Local Variance

要約(日本語): 高解像度化処理にはバイキュービック補間等に代わり，超解像技術である再構成型(Iterative Back Projection)，学習型の超解像が用いられている．しかし，再構成型超解像には拡大倍率大きくとれない欠点がある．また，学習型超解像は復元したい情報がデータベースに存在しない場合，入力画像が持たない情報を復元してしまうことがある．そこで，本研究ではフレーム内での類似構造の探索・データの組み合わせ，局所分散を考慮したBilateral Back Projectionを組み合わせた超解像法を提案する．

要約(英語): Iterative Back Projection (IBP) or Learning Based Super Resolution (LBSR) method is used in substitution for bicubic interpolation for resolution increasing process. IBP method has a problem that cannot be increased the magnification. Further, if the information does not exist in the learning database, LBSR method may restore the information that does not have the input low resolution image. In this paper, we propose a Super Resolution method that combines the Bilateral Back Projection in consideration of the local variance (BBPLV) and detection of similar structure and data fusion. By experiment results, we show effectiveness of our proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,183 Kバイト