| 研究課題/領域番号 |
23560451
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
櫻井 優 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70432284)
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| 研究分担者 |
後藤 富朗 名古屋工業大学, 情報工学専攻, 助教 (20324478)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 超解像 / TV正則化フィルタ / Shock フィルタ / 事例学習法 / Total Variation フィルタ / Total Variation / TV正則化 / 圧縮ひずみ除去 / super resolution / Super Resolution / TV Regularization / Learning based-method |
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| 研究成果の概要 |
TV(Total Variation)正則化フィルタとShockフィルタを用いた超解像システムを構築した。TV正則化フィルタによって画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離し、骨格成分はShockフィルタによって先鋭化し、テクスチャ成分はパルス強調フィルタによって先鋭化する。結果は従来の超解像法に比べ、性能的にも演算的にも優れた先鋭画像が得られた。
本システムをGPUに実装し、フレームレート16.7msec以内の演算を実現し、4Kテレビ受信映像に対して実用化のメドをつけた。将来的には、消費電力やコストの点からFPGA化が望まれるので、本システムのFPGAへの実装を検討した。
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