@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00051895,
 author = {本村, 秀人 and 吾妻, 健夫 and 登, 一生 and 今川, 太郎 and 上村, 健二 and 津村, 徳道 and 中口, 俊哉 and 三宅, 洋一 and Hideto, Motomura and Takeo, Azuma and Kunio, Nobori and Taro, Imagawa and Kenji, Kamimura and Norimichi, Tsumura and Toshiya, Nakaguchi and Yoichi, Miyake},
 issue = {27(2008-CVIM-162)},
 month = {Mar},
 note = {デジタルスチルカメラに匹敵する空間解像度を持つカラー動画撮像を民生機器で実現するために，解像度とフレームレートの異なる RGB3 チャネルの動画像を用いて高解像度高フレームレートのカラー動画像を生成する手法を提案する．色分解プリズムと解像度の異なる撮像素子の組み合わせで，色と解像度を同時に分解する．間欠的に取得される G の高解像度画像と R と B の低解像度画像のペアを事例学習して辞書に登録し，毎フレーム取得される R と B の低解像度画像から G の高解像画像を生成する． 1 台のカメラで低解像度と高解像度の事例データが取得でき，かつ，ビデオシーケンスの中から撮影シーンに依存した学習辞書を作成できる．, This paper proposes an example-based super-resolution using two kinds of input-image sequences to get a high-resolution, high-frame-rate image sequence. One sequence consists of high-resolution images with low frame rate; the other sequence consists of low-resolution images with high frame rate. The combination of a color-separating prism and three multiple-resolution sensors simultaneously separated the color and spatio-temporal resolutions. The super-resolution of low-resolution red and blue images reconstructs high-resolution green images by referring to the training dictionary. The training dictionary is given as the pair of a high-resolution green image and low-resolution red-and-blue images.},
 title = {時空間解像度の異なる3板撮像画像からの高時空間解像度カラー画像生成―事例学習型超解像の利用―},
 year = {2008}
}