図形パッチ学習型超解像

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2016/07/01

タイトル(英語): Figure Patches Learning-based Super-Resolution

著者名: 北　耕次（ノーリツプレシジョン株式会社 ものづくり部 開発課／大阪府立大学 大学院工学研究科），吉岡　理文（大阪府立大学 大学院工学研究科），井上　勝文（大阪府立大学 大学院工学研究科），稲毛　成（大阪府立大学 工学域），常川　翔平（大阪府立大学 工学域）

著者名(英語): Koji Kita (Production & Manufacturing Division, Product Development Group, Noritsu Precision Co., Ltd/Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University), Michifumi Yoshioka (Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University), Katsufumi Inoue (Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University), Naru Inage (College of Engineering, Osaka Prefecture University), Shohei Tsunekawa (College of Engineering, Osaka Prefecture University)

キーワード: 超解像，パッチ型　　Super Resolution，patch-based

要約(英語): In this paper, we describe the patch learning-based super-resolution using simple pattern figure images (ex. circle) rather than natural images to learn image patches. In the learning-based super-resolution, if we use natural images for learning, we have to consider whether the image characteristics are suitable and how many images are needed to learn. However, by using simple pattern figure image learning we overcome these difficulties and enables good restoration in result images.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.136 No.7 （2016） 特集：平成27年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 929-937 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/136/7/136_929/_article/-char/ja/