@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00018042,
 author = {清水, 雅夫 and 矢野, 高宏 and 奥富, 正敏 and Masao, Shimizu and Takahiro, Yano and Masatoshi, Okutomi},
 issue = {SIG13(CVIM10)},
 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 = {Dec},
 note = {本論文では，領域ベースマッチングとサブピクセル推定を拡張して，画像間モーションパラメータを同時かつ高精度に推定する手法を提案する．提案手法は，N 次元パラメータ空間において離散的な位置で得られた画像間の類似度値を利用して，離散分解能よりもはるかに高分解能に類似度最大位置を推定できる．この類似度最大位置が，画像間モーションパラメータに対応する．このため，パラメータ最適化などの繰返し計算によらない直接的な計算によって，高精度にモーションパラメータを推定できる．提案手法の応用実験として，時系列画像を使った画像安定化実験と，複数のBayer 画像データからのデモザイキング処理と超解像処理を同時に行うダイレクトカラー超解像処理実験を行った．, This paper proposes a new method to obtain precise projective parameters of image deformation simultaneously with non-iterative calculation by extending area-based matching and sub-pixel estimation. Using similarity measures obtained at discrete positions in the parameter space, our method provides a highly accurate maximum position of similarity in sub-sampling resolution; that position corresponds to image deformation parameters. As applications of the proposed method, firstly, an image sequence stabilization experiment was performed. Secondly, a direct multi-image super-resolution, which can directly reconstruct a high-resolution full-color image from a set of low-resolution Bayer CFA images, was performed.},
 pages = {93--98},
 title = {画像変形を表すNパラメータの高精度同時推定法と超解像への応用},
 volume = {45},
 year = {2004}
}