大画像の複層ベイズ超解像と位置ずれ推定に関する検討

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2013-08-21
• タイトル: 大画像の複層ベイズ超解像と位置ずれ推定に関する検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Bayesian Super-resolution of Large Image with a Compound MRF and Estimating Registration Parameters
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [オリジナル論文] 超解像，ベイズ推定，複層マルコフ確率場，変分EMアルゴリズム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 関西大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 関西大学システム理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Kansai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Science, Kansai University
• 著者名: 木下, 俊貴; 三好, 誠司
• 著者名(英): Toshiki, Kinoshita; Seiji, Miyoshi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 超解像とは低解像画像から高解像画像を推定する技術である．本論文では，画像を分割することにより，Kanemuraらによる複層ベイズ超解像を大画像に適用する．これを実現するために回転の中心を一般化する手法を導入する．これにより，画素値に大きな変化がある領域を位置ずれパラメータの推定に用いることが可能となる．さらに，どの小領域に対しても回転を適用することが可能となり，大画像においても良好な高解像画像の推定が可能となる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Super-resolution is a technique to estimate a higher resolution image from low-resolution images. In this paper, we apply Bayesian super-resolution using latent variables proposed by Kanemura et al. to large images. To achieve this, we introduce a method that generalizes the center of rotation. This method allows good estimation of registration parameters by using the area which has a large change of pixel values. Furthermore, we can obtain a good estimated image because we can apply an accurate rotation to any small areas.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 6, 号 2, p. 119-127, 発行日 2013-08-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会