2015 Fiscal Year Annual Research Report
自己相似性と自己合同性に基づく階層的1対多辞書を用いた画像超解像
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26889031
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
吉田 太一 長岡技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60737914)
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| Project Period (FY) |
2014-08-29 – 2016-03-31
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| Keywords | 画像処理 / 画像超解像 / 事例学習辞書 / 基底の疎表現 / 画像の自己相似性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度の研究成果は以下の通りである．前年度に提案した階層的1対多辞書の基本構造を基に，自己相似性と疎表現による基底選択手法を用いた画像超解像のための複数枚画像合成を提案し欠損テクスチャの復元を達成した．具体的には，低解像度画像の各パッチが有する高周波数成分を辞書と疎表現を用いて近似し，同じ基底を用いて表現される複数枚画像の近傍パッチを探索する．探索された複数パッチにおいて，使用される低解像度基底に紐付けされた複数の方向性を有する高周波数成分基底を用いて疎表現による係数を算出する．対応する高解像度基底とその係数，各パッチの分散を基に計算した重み，疎表現を用いることで対象パッチの高周波数成分を復元し低解像度画像に加えて画像の鮮明化を実現した．これにより，低解像度化により欠損したテクスチャなどの高周波数成分や撮影環境等の影響により欠損した領域も複数枚画像を用いた基底選択により復元でき画質の改善を達成した．また，本辞書は1対多による階層的な近似を行なうため，同一基底数の1対1辞書と比較して疎表現を用いた信号の近似にかかる計算量が削減でき高速化が期待できる．上記の研究成果に対して積極的に対外発表を行い，特にヨーロッパの信号処理学会において最高レベルの国際会議であるEuropean Signal Processing Conferenceにおいて発表した．さらに現在学術論文を1件，国際会議に2件投稿中である．
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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