【研究分野】通信・ネットワーク工学

【研究領域課題番号】25420383 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

超解像 / 画像補間 / 複数面フィッティング / ジャギー / 補間 / ショックフィルタ / 自己相似 / 非局所平均 / 辞書学習

【研究成果の概要】

本研究課題では、単一の画像から高速かつ高性能な超解像を行う幾つかの手法を提案する。一つは画像の自己相似性を利用し、辞書学習を必要とせず、自身の低解像度画像と原画像からランダムサンプルして辞書を作成し、これに基づいてL2近似により超解像を行う。もう一つはさらなる高速化を目指して、低解像度画像の画素差のバイラテラル重みを補間係数として、直接補間により高解像度化する超解像手法を提案する。これらの手法は従来法に比べ高速かつ高精度な超解像が実現できることを確認した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)