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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-03-14 09:00 基底学習に基づく階層的一枚超解像 ○北尾俊博・長谷川 修（東工大）  PRMU2013-192 |
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| 抄録 | （和） | 一枚超解像は1枚の低解像度画像から高解像度画像を再構成する技術であり，撮影済みの画像の高解像度化や，安価で簡便なカメラでの高解像度画像撮影などへの応用が期待される．一枚超解像に有効な手法として，画像データベースから画像の構造を学習し超解像に利用する，学習ベース超解像がある．学習ベース超解像では，パッチと呼ばれる画像の小領域ごとに高解像度画像の再構成を行う．しかしながら高い拡大率を求められた場合，パッチごとの処理では大域的な構造を考慮した再構成が難しい．本研究では段階的に超解像を行うことで，高拡大率でも高品質な高解像度画像を得られる階層的超解像を提案する． |
| （英） | Single image super-resolution, a technology to reconstruct a high-resolution image from a single low-resolution image, is expected of applications to resolution enhancement of already captured images, photographing high-quality images with inexpensive cameras, and so on. For single image super-resolution, learning-based super-resolution is known as an effective approach. In learning-based super-resolution, a high-resolution image is reconstructed in each small region of the image (patch). However, with large magnification factor, it is difficult to reconstruct a high-resolution image considering global image structure in existing learning-based super-resolution due to the local processing. In this paper, we propose hierarchical super-resolution that applies low magnification super-resolution repeatedly to obtain a high quality high-resolution image with large magnification factor. | |
| キーワード | （和） | 一枚超解像 / 学習ベース超解像 / 階層的超解像 / 高拡大率 / / / / |
| （英） | Single image super-resolution / Learning-besed super-resolution / Hierarchical super-resolution / large magnification factor / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 493, PRMU2013-192, pp. 145-150, 2014年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2013-192 | |
| 発行日 | 2014-03-06 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2013-192 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2014-03-13 - 2014-03-14 |
| 開催地（和） | 早稲田大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識・メディア理解における組み合わせと統合，文化の振興と教育 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2014-03-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 基底学習に基づく階層的一枚超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hierarchical Single Image Super-Resolution Based on Dictionary Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 一枚超解像 / Single image super-resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 学習ベース超解像 / Learning-besed super-resolution |
| キーワード(3)（和/英） | 階層的超解像 / Hierarchical super-resolution |
| キーワード(4)（和/英） | 高拡大率 / large magnification factor |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北尾 俊博 / Toshihiro Kitao / キタオ トシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 修 / Osamu Hasegawa / ハセガワ オサム |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-03-14 09:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2013-192 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.493 |
| ページ範囲 | pp.145-150 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-03-06 (PRMU) |
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