| 研究課題/領域番号 |
23700194
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
田中 正行 東京工業大学, 理工学研究科, 准教授 (60401543)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2011年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 画像処理 / アルゴリズム拡張 / 国際研究者交流 / なし |
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| 研究成果の概要 |
画像をパッチと呼ばれる小領域に分割し，パッチ毎に適応的にモデル化する手法を提案した．従来の手法では，そのようなモデル化は，一般に予め用意された学習データに基づきモデル化されており，学習データと対象画像の統計的性質が異なる場合，期待される成果が得られないという問題があった．そこで，本研究では，入力画像に基づき適応的にモデル化を行う手法を提案した．モデル化には事前確率のモデル化およびスパースコーディングの辞書を学習する方法を，それぞれ提案した．提案手法を画像のノイズ低減および画像超解像処理に適用し，従来手法よりも高性にノイズ低減および画像の高解像度化が行われることを確認した．
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