@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017974,
 author = {田中, 正行 and 奥富, 正敏 and Masayuki, Tanaka and Masatoshi, Okutomi},
 issue = {SIG10(CVIM15)},
 journal = {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）},
 month = {Jul},
 note = {複数の低解像度画像より高解像度画像を復元する方法として超解像処理がある．再構成型超解像処理に分類されるMAP型超解像処理が広く知られている．MAP型超解像処理は，複数の低解像度画像が与えられたときの高解像度画像の事後確率の最適化問題として定式化される．従来法では，この評価関数は空間領域における高解像度画像に対して定義され，最適化が行われている．本論文では，周波数領域における高解像度画像に対して，評価関数を定義し，最適化を行う方法を提案する．周波数領域における高解像度画像と空間領域における高解像度画像は，フーリエ変換により1対1に対応付けられている．そのため，本論文で提案する周波数領域での最適化計算でも，従来の空間領域での最適化計算と同等の高解像度画像を得ることができる．一方，周波数領域で最適化することにより，従来のMAP型超解像に比較して，大幅に計算コストを減少させることができる．実画像を利用した実験に提案手法を適用することにより，従来の方法に比べて，計算コストは8.12[%]に，計算時間は0.10[%]に減少させることができることを確認した．また，高解像度画像の推定精度もほぼ同程度であることも同時に確認した．, A super-resolution process produces a high-resolution image from a set of low-resolution images. A MAP super-resolution is one of famous reconstruction-based algorithms. The MAP super-resolution is a sort of optimization problem with respect to the high-resolution image. An evaluation function that is optimized is a posteriori density. The evaluation function is usually defined with respect to the high-resolution image in spatial domain. In this paper, a MAP algorithm that optimizes with respect to the high-resolution image in frequency domain is newly proposed.  The optimization in frequency domain is equivalent to the optimization in spatial domain, because Fourier transformation which maps from spatial domain to frequency domain is one-to-one mapping. Experimental results show that the calculation time of the proposed method is reduced 0.10\,[\%] of the calculation time of the conventional method. A calculation cost is also reduced 8.12[%].},
 pages = {12--22},
 title = {周波数領域最適化法によるMAP型超解像処理の高速化},
 volume = {47},
 year = {2006}
}