Total Variation正則化分離を用いた学習型超解像の性能改善(高精細度画像処理・表示,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。しかし、自然画像から作成された学習法における参照データベース内には複雑な振動を持つデータが存在しているため、参照データベースを削減した際に出力結果においてノイズが発生してしまっていた。本稿では、より高速なTV正則化を利用した学習型超解像手法を実現するために、学習法における参照データベースを、主成分分析を利用して削減する手法を提案する。
- 2012-11-08
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
-
作田 泰隆
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
川本 祐大
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
-
川本 祐大
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
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
-
GOTO Tomio
Dept. of Computer Science and Engineering, Nagoya Institute of Technology
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