研究課題
研究活動スタート支援
本研究では、階層的な事例学習辞書と画像の自己相似性を利用した基底選択方法を提案し画像超解像を代表とする画像処理に応用した。応用において劣化過程でおこる縮退を考慮し、劣化パッチに複数の基底を対応させた階層的な辞書を構成した。また、自己相似性を利用するために近傍の類似パッチを探索し、類似度に応じた重みを用いて選択する基底を制限した。これにより、鮮明な再構成画像を実現しつつ階層的な探索により演算コストの削減を実現した。
画像処理
