主成分分析を用いた学習型超解像の性能改善(コンシューマ機器および一般)
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概要
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多くの手法が存在する超解像技術の中でも、学習法とTotal Variation (TV)正則化を組み合わせた手法は効果的なものである。この手法では、画像を骨格成分とテクスチャ成分に分離し、骨格成分にはTV正則化拡大を、テクスチャ成分の拡大には事例学習法を使用する。本稿では、学習型超解像手法に用いるデータベース内から類似パッチを除去する際に出力結果にノイズが発生するという問題を解決するために、主成分分析(PCA)を用いたデータベース内のノイズ因子パッチ除去手法を提案する。
- 2013-03-07
著者
-
平野 智
名古屋工業大学
-
平野 智
名古屋工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻
-
後藤 富朗
名古屋工業大学
-
鈴木 悠平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
桜井 優
名古屋工業大学 大学院 工学研究科 情報工学専攻
-
三浦 俊司
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
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