局所分散を利用した高解像度化ニューラルネットワーク
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概要
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ディジタル画像を理想的に拡大するためには, サンプリング時に失った高周波数成分を何らかの方法で予測する必要がある。 失われた高周波数成分の予測をともなう画像拡大法としてGreenspanらの方法があり, 筆者らはGreenspanらの方法をもとに, その方法の一般化, 高性能化を目指した高解像度化ニューラルネットワーク(NN)を提案してきた。 本論文では, 筆者らの提案してきた高解像度化NNの拡張を行う。これまでの高解像度化NNは画像拡大に一つのネットワークを用いるため, 画像の平坦部もエッジ部も単一のNNで拡大処理を行っていた。そのため, 平坦部ではリンギングが, エッジ部では強調の不足が見られた。そこで, 画像の局所情報(局所分散)に基づいてネットワークを分業化することにより従来の高解像度化NNの高性能化を計る。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
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