セルラ進化型ニューラルネットワークによるシングルフレーム超解像処理(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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近年映像機器の高解像度化が進み,超解像処理技術が注目されている.その中でもシングルフレーム超解像は表示機器上で動作させることを目的として広く研究・開発が行われている.しかし一般的に画質と計算コストはトレードオフの関係にあり,また様々な画像に対して安定的に高画質な画像を生成することは困難である.先に筆者らの研究グループは,進化型ニューラルネットワークの一つであるReal-valued Flexibly Connected Neural Network (RFCN)が格子状に整列し,近傍結合したセルラRFCN (CRFCN)を提案し,画像変換や画像分類においてその有効性を示してきた.本論文では,この画像処理への有効性と規則的な構造による並列計算性に着目し,様々な画像に対して高速かつ安定的に高画質化を行うシングルフレーム超解像処理回路の自動構築法を提案する.
- 2012-10-01
著者
-
長尾 智晴
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
長尾 智晴
横浜国立大学 大学院 環境情報学府
-
長尾 智晴
横浜国立大学工学部電子情報工学科
-
永田 智洋
横浜国立大学大学院工学府
-
長尾 智晴
横浜国立大学
-
永田 智洋
横浜国立大学大学院環境情報学府
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