局所分散に基づくマルチニューラルネットワークによるディジタル画像の拡大
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概要
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ディジタル画像の拡大手法にはサンプリング時に失った高周波数成分を推定することが要求され, その要求を満たす一手法として, 筆者らは高解像度化ニューラルネットワーク(NN)を用いた画像拡大法を提案してきた.高解像度化NNにより, 良好な画像拡大結果を得たが, そのネットワークにも次の二つの問題点がある.(1)高解像度化NNを用いた画像拡大においてその拡大率を上げた場合(例えば, 4倍, 8倍), 拡大画像の滑らかな変化部分にアーティファクトが生じる.(2)高解像度化NNのトレーニングに用いる画像の種類により拡大結果の精度に10%程度のばらつきが生じる.これら問題点を解決するために, 本論文では局所分散を利用した高解像度化マルチNN(MNN)を新たに提案し, そのトレーニング法を明らかにする.高解像度化MNNでは, 解像度の向上を要求する画像中の急しゅんな変化(高局所分散)部分と滑らかな補間を要求する低局所分散部分用の二つのNNから構成し, その二つのNNによる出力の荷重和を拡大結果とするものである.そして, 高解像度化MNNにより高解像度化NNのもつ二つの問題点が解決されることを適用例から具体的に明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-04-25
著者
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