画像超解像のための閉ループ学習による代表事例の学習方法(画像・映像処理)
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概要
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事例に基づく画像超解像のための新しい学習方法を提案する.事例学習型の超解像では,事例における低周波成分と高周波成分の相関関係を利用することにより,低解像度の入力画像から鮮鋭な高解像度画像を生成する.よって,事例を大量に記憶すれば高画質な画像を生成できる.しかし,先行研究では多くの事例から有益でコンパクトな情報を抽出するための検討が十分なされていない.そこで,提案手法では,学習用画像に対する平均二乗誤差が小さい画像を生成できる代表事例を,K-means法と閉ループ学習を併用することで学習する.これにより,少ないメモリ量で高画質な画像を得られる.実験では,提案手法で学習した代表事例だけを記憶する方が,学習に利用した大量の事例をすべて記憶する場合や他の手法よりも高画質な画像を得られることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-06-01
著者
-
井田 孝
(株)東芝研究開発センター
-
三田 雄志
(株)東芝研究開発センターマルチメディアラボラトリー
-
田口 安則
(株)東芝研究開発センター
-
小野 利幸
(株)東芝研究開発センター
-
三田 雄志
(株)東芝研究開発センター
-
小野 利幸
(株)東芝 研究開発センター
-
田口 安則
(株)東芝 研究開発センター
-
三田 雄志
(株)東芝 研究開発センター
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