ベクトル量子化と多様体学習を用いた超解像技術(一般セッション,医療における多次元大規模データ解析)
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概要
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近年,画質改善の方法として超解像技術が注目されている.その中でも単一の低解像度画像から高解像度画像を生成するSingle-Frame SRは,入力する低解像度画像とは別に,大規模なデータベースが必要である.しかし,従来まではデータベース内の学習データが冗長となる問題点や,パッチを探索する計算時間が膨大となる問題点があった.そのため,本研究ではk-means法を用いたベクトル量子化によりデータベースの冗長性を低減し,計算時間の高速化を実現した.
- 2012-05-10
著者
-
笹谷 聡
立命館大学情報理工学部
-
韓 先花
立命館大学情報理工学部
-
陳 延偉
立命館大
-
陳 延偉
Coll. Of Information Sci. And Engineering Ritsumeikan Univ. 525-8577 Jpn
-
Chen Yen-wei
Department Of Electrical And Electronic Engineering University Of Ryukyu
-
陳 廷偉
立命館大学 情報理工学部
-
陳 延偉
立命館大学
-
岩本 祐太郎
立命館大学情報理工学部
-
谷口 和輝
立命館大学情報理工学部
-
陳 延偉
立命館大学総合理工研究科
-
韓 先花
立命館大学大学院情報理工学研究科
-
笹谷 聡
立命館大学大学院情報理工学研究科
-
谷口 和輝
立命館大学大学院情報理工学研究科
-
岩本 祐太郎
立命館大学大学院情報理工学研究科
-
韓 先花
立命館大学 情報理工学部
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