ブロックノイズにより劣化した顔画像の学習型復元手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17077

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: 2017/12/08

タイトル(英語): Example-based Face-image Restoration for Block-noise Reduction

著者名: ムハマド　ハムダン ムハマド　スハイル(立命館大学),福水 洋平(立命館大学),泉 知論(立命館大学),山内 寛紀(立命館大学)

著者名(英語): Muhammad Suhail Muhamad Hamdan(Ritsumeikan University),Yohei Fukumizu(Ritsumeikan University),Tomonori Izumi(Ritsumeikan University),Hironori Yamauchi(Ritsumeikan University)

キーワード: 学習型|圧縮画像|顔画像復元|ガウスフィルタ|ダイレクト手法|スムーズ手法|example-based|compressed image|face-image restoration|Gaussian-filtering|Direct method|Smoothed method

要約(日本語): 学習型超解像の手法を応用して、圧縮によって劣化した顔画像を復元する手法を提案する。正規化された多数の顔画像とそれらを個別に劣化された顔画像のペアを用いてパッチデータベースを作成する。本稿では、劣化顔画像の復元手法として２手法、即ち推定した出力パッチを、劣化画像に直接合成する手法及び平滑化された劣化画像に合成する手法 を提案した。実験により、提案手法は従来手法より良い結果が得られることが確かめられた。

要約(英語): We propose face images restoration methods using example-based approaches. The first proposed method adds estimated texture directly to the degraded image, while the second method adds them to a priorly smoothed degraded image, to generate a restored image. Experimental results demonstrated that the proposed methods achieved the best quality images.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,351 Kバイト