DCT による次元圧縮と事例選択を用いたビデオ超解像アルゴリズムの高速化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-05-01
• タイトル: DCT による次元圧縮と事例選択を用いたビデオ超解像アルゴリズムの高速化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Fast Algorithm of Video Super-Resolution Using Dimensionality Reduction by DCT and Example Selection
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 三菱電機株式会社先端技術総合研究所／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: 三菱電機株式会社先端技術総合研究所
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation / Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者名: 渡邊, 清高; 岩井, 儀雄; 羽下, 哲司; 谷内田, 正彦
• 著者名(英): Kiyotaka, Watanabe; Yoshio, Iwai; Tetsuji, Haga; Masahiko, Yachida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 学習ベース超解像アルゴリズムは，事例を蓄積するために大量のメモリを消費する点と，データベース中の事例を最近傍探索するための計算負荷が大きい点が問題であった．本論文では，メモリ消費量と計算負荷の小さい，学習ベースのビデオ超解像アルゴリズムを新たに提案する．次元圧縮を行うために，特徴ベクトルの成分として DCT 係数を利用する．また，コンパクトなデータベースを構築するための事例選択手法を与える．MPEG テストシーケンスを用いたシミュレーション実験により，提案手法は生成画像の画質を保ちながら超解像処理の効率を改善できることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In learning-based super-resolution algorithms, there are two major problems. One is that they require a large amount of memory to store examples, the other is high computational cost to find nearest neighbors in the database. In this paper, we propose a novel learnig-based video super resolution algorithm with less memory requirements and computational cost. To this end, we adopt discrete cosine transform (DCT) coefficients for feature vector elements. Moreover, we design an example selection procedure to construct a compact database. We conducted evaluative experiments using MPEG test sequences to synthesize high resolution video. Experimental results show that our method can improve effectiveness of super-resoluton algorithm, while preserving the quality of synthesized image.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2008, 号 36(2008-CVIM-163), p. 287-294, 発行日 2008-05-01
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会