研究概要 |
本課題では,画像を構成要素毎に分解する手法を提案し,それを画像処理へ応用している.本課題で提案した画像分解法は,画像の代表的な局所構造を表す小さなプロックをいくつか学習し,画像全体を,並行移動を受けた局所構造群の結合で表現する方法である,学習においては,局所構造がスパース(疎ら)に発生することを仮定し,仮定の下で分解とブロックの更新を繰り返すことで,局所構造をブロックとして学習している.提案法による局所構造の学習法を,画素の欠落した画像から原画像を推定する画像インペインティングの問題に適用した,インペインティングへの応用では,欠損を受けていない画素の集合から,局所構造を推定するとともに,失われた画素を補間できることが確認できた.
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