2015 年度研究成果報告書

自己相似性を用いた画像の超解像に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号	25420383
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	通信・ネットワーク工学
研究機関	慶應義塾大学
研究代表者	池原雅章慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (00212796)
研究期間 (年度)	2013-04-01 – 2016-03-31
キーワード	超解像 / 画像補間
研究成果の概要	本研究課題では、単一の画像から高速かつ高性能な超解像を行う幾つかの手法を提案する。一つは画像の自己相似性を利用し、辞書学習を必要とせず、自身の低解像度画像と原画像からランダムサンプルして辞書を作成し、これに基づいてL2近似により超解像を行う。もう一つはさらなる高速化を目指して、低解像度画像の画素差のバイラテラル重みを補間係数として、直接補間により高解像度化する超解像手法を提案する。これらの手法は従来法に比べ高速かつ高精度な超解像が実現できることを確認した。
自由記述の分野	信号処理、画像処理