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アイテム
固有空間法による学習に基づく超解像度化と距離画像推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17945
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1794587e17091-a196-486f-9182-76c62b2c6091
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TCVIM4809004.pdf (218.9 kB)
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Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2007-06-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 固有空間法による学習に基づく超解像度化と距離画像推定 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Super Resolution of Color Images and Estimation of Range Images Based on the Learning by Eigenspace Method | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | ノート（推薦） | |||||||
| 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 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering Science, Osaka University | ||||||||
| 著者名 |
川中, 昇平
川端, 聡
日浦, 慎作
佐藤宏介
× 川中, 昇平 川端, 聡 日浦, 慎作 佐藤宏介
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| 著者名(英) |
Shohei, Kawanaka
Satoshi, Kawabata
Shinsaku, Hiura
Kousuke, Sato
× Shohei, Kawanaka Satoshi, Kawabata Shinsaku, Hiura Kousuke, Sato
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では固有空間を用いて画像の持つ自己相関性を学習することでカラー画像の超解像度化を行う手法，また，カラー画像と距離画像との相関性を学習することでカラー画像から距離画像を推定する手法を提案する．レンガや石敷など，環境モデリングにおいてポリゴンの表面属性として扱われる物体は，色情報が形状情報や他の場所の色情報と相関を持つと仮定できる場合が多い．提案手法ではこのような相関関係を学習することで，一般的な補間技術とは異なり対象に特有の情報を復元でき また，カラー画像からバンプ値を推定できることが確認された． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we propose a method of super-resolution for color images using the eigenspace which represents autocorrelation in color images. This method also makes it possible to estimate range images from 2D color images using learned relationships between color and range images in nature scene. 3-D modeling of the scene is indispensable to build VR environment where repetitive surface such as brickwork or stone paving is often represented by too simple texture. Therefore, bump information much improves the reality of the surface. Fortunately, such surface has strong correlation between color and bump information, and we can estimate the bump values from color images using such relationships. We confirmed that our method enables superior super-resolution and shape restoration through experiments. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11560603 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 48, 号 SIG9(CVIM18), p. 39-42, 発行日 2007-06-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7810 | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
