摂動事例によって構成される事例ベース超解像

柴田 剛志  池谷 彰彦  仙田 修司  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J96-D   No.8   pp.1790-1800
発行日: 2013/08/01
Online ISSN: 1881-0225
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: 光学的解析・画質改善
キーワード: 
超解像,  事例ベース,  摂動学習,  

本文: PDF(3.3MB)
>>論文を購入


あらまし: 
本論文では,摂動事例によって構成される事例ベースの超解像方式を提案する.提案手法では,はじめに摂動させた劣化過程モデルを用いて,高解像画像から低解像パッチを合成し,対応する高解像パッチとともに辞書に格納する.その際,劣化過程モデルを摂動させ,1枚の高解像画像から複数の低解像画像を生成する.次に,超解像画像合成処理では,入力画像中の低解像パッチに最も類似した低解像パッチを探索し,これら探索した低解像パッチに対応する高解像パッチをブレンディングすることで超解像画像を合成する.摂動させた事例によって超解像画像を合成することで,劣化過程の変動やノイズに頑健に超解像画像を合成できる.文書画像を用いた実験では,従来手法に比べ,RMSEによる定量画質評価だけでなく,文字認識率でも優位であることを確認した.特に,実画像実験における文字認識率に関しては従来手法に比べ約30%高いことを確認した.