適応的基底学習を利用したスパースコーディングに基づく一枚超解像(光学的解析・画質改善,<特集>画像の認識・理解論文)

概要

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本論文ではスパースコーディングに基づく一枚超解像のために,新たな適応的基底学習手法を提案する.デノイジングなど様々な画像復元において,スパースコーディングに基づく手法が近年盛んに研究されている.また,スパースコーディングで用いる基底を,入力画像に対して適応的に学習することの有効性が報告されている.その際,学習する基底は出力画像を生成するためのものであるため,出力画像と同じ解像度の学習データが必要になると考えられてきた.デノイジングのように入力画像と出力画像の解像度が同じ場合には,入力画像をそのまま適応的基底学習に利用できる.一方,一枚超解像において出力画像と入力画像の解像度が異なるため,適応的基底学習は単純な問題ではない.本論文では,自然画像の自己相似性を仮定することで,出力画像と異なる解像度の画像を利用して基底学習を行うことが可能であることを示し,この性質に基づく適応的基底学習手法を提案する.また,実験を通じて,提案する一枚超解像手法の既存手法に対する有効性を示す.
2013-08-01