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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-03-06 10:40 複数の縮小基底辞書を用いたスパースコーディングに基づく学習型超解像の高速化 ○本橋直樹・中村聡史・鈴木俊博（リコー）  SIS2014-106 |
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| 抄録 | （和） | 一枚超解像は、低解像度画像の細部情報(例えば、テクスチャ)を他の画像から抽出した高周波成分を加算することで復元し、画質を改善する手法である。一枚超解像の中でも、学習型超解像(Example-based Superresolution: Example-based SR)は復元精度の高さから長年研究されてきた。特に、スパースコーディングを用いた手法（Sparse-coding Superresolution: ScSR）は失われた細部情報を正確に復元でき、かつ従来のExample-based SRに比べて処理時間を大幅に削減できることから盛んに研究されている。しかし、ScSRの処理は未だに複雑であり、更なる高速化が求められている。 この課題を解決するために本稿では、ScSRで使われる辞書を複数の縮小基底辞書に分割し、低解像度画像から抽出した入力パッチと辞書に含まれる基底とのマッチング回数を削減することで高速化する手法を提案する。実験により、提案手法は精度を大きく減少させること無く、処理時間を1/2以下に短縮することに成功した。 |
| （英） | Single-frame Superresolution (Single-frame SR) is a technique for improving the quality of low resolution images, which restores lost fine details (e.g., textures) by adding high frequency components extracted from other images. In the field of Single-frame SR, Example-based Superresolution (Example-based SR) has been actively studied for many years because of its high restoration capability. Recently Example-based SR using sparse coding (ScSR) gets increasingly popular because it can restore the lost fine details accurately while the processing time is significantly reduced compared to the ordinary Example-based SR. However, due to its high computational complexity, it is still required to accelerate the algorithm. To this end, we propose a new technique to accelerate ScSR algorithm by splitting the dictionary used in ScSR to multiple sub-dictionaries to reduce the number of matchings between input patches, i.e., small blocks extracted from an input low resolution image, and bases in the dictionary. Experimental results show that the proposed technique can reduce the processing time by more than 50% without compensating the restoration accuracy. |
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| キーワード | （和） | 学習型超解像 / スパースコーディング / 基底辞書 / / / / / |
| （英） | example-based superresolution / sparse-coding / basis dictionaries / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 496, SIS2014-106, pp. 85-90, 2015年3月. | |
| 資料番号 | SIS2014-106 | |
| 発行日 | 2015-02-26 (SIS) | |
| 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 | SIS2014-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2015-03-05 - 2015-03-06 |
| 開催地（和） | 明治大学中野キャンパス（東京） |
| 開催地（英） | Meiji Univ. Nakano Campus (Tokyo) |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Soft Computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2015-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数の縮小基底辞書を用いたスパースコーディングに基づく学習型超解像の高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | High speed Sparse-coding Superresolution by Multiple Degenerated Basis Dictionaries |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 学習型超解像 / example-based superresolution |
| キーワード(2)（和/英） | スパースコーディング / sparse-coding |
| キーワード(3)（和/英） | 基底辞書 / basis dictionaries |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 本橋 直樹 / Naoki Motohashi / モトハシ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社リコー (略称： リコー) Ricoh Company, Ltd. (略称： Ricoh) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 聡史 / Satoshi Nakamura / ナカムラ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社リコー (略称： リコー) Ricoh Company, Ltd. (略称： Ricoh) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 俊博 / Toshihiro Suzuki / スズキ トシヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社リコー (略称： リコー) Ricoh Company, Ltd. (略称： Ricoh) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-03-06 10:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2014-106 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.496 |
| ページ範囲 | pp.85-90 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-02-26 (SIS) |
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