超解像手法を用いた高解像度画像と奥行きの同時推定に関する検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-01-17
• タイトル: 超解像手法を用いた高解像度画像と奥行きの同時推定に関する検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on High-Resolution Image Reconstruction and Dpeth Estimation Using Super-Reolution Method
• 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: 早稲田大学大学院国際情報通信研究科
• 著者所属: 早稲田大学国際情報通信研究センター
• 著者所属: 早稲田大学大学院国際情報通信研究科／早稲田大学国際情報通信研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Global Information and Telecommunication Studies, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Global Information and Telecommunication Institute, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Global Information and Telecommunication Studies, Waseda University / Global Information and Telecommunication Institute, Waseda University
• 著者名: 小鷲宜也; 高木, 真一; 富永, 英義
• 著者名(英): Yoshiya, KOWASHI; Shin'ichi, TAKAGI; Hideyoshi, TOMINAGA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では高解像度画像，画面全体の位置ずれ，奥行きから構成される観測モデルを用いて，奥行きと高解像度画像の推定を行う．微小な位置ずれのある複数の低解像度画像を利用し，高解像度の画像を推定する手法として超解像手法がある．超解像手法では，一般に画像間の位置ずれの大きさの推定が必要である．この画像間の位置ずれの推定において，平面を撮影対象とした場合に画面内で位置ずれは一様な大きさとなるが，平面でない環境を撮影対象とした場合は，画面内で位置ずれの大きさが局所的に異なる．この原因は画面内の位置によって奥行きが異なるためである．そこで，本稿では高解像度画像，画面全体の位置ずれ，奥行き，の3つ要素から構成される低解像度画像の観測モデルを提案する．そして，MAP 推定によりこの3つの要素を推定することで画像の高解像度化と奥行き推定が同時にできることを示す．最後に実験により本手法の有効性を確認する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study presents a super-resolution technique to simultaneously estimate the depth and the high-resolution image. Super-resolution method reconstructs a high-resolution image from several observed low-resolution images, which have different displacement with sub-pixel accuracy. When the target surface is a plane, displacement is the same for each pixel in a whole image. Contrary to this, when the target surface is not a plane, displacement is different for each pixel because the depth is different. Hence, we propose an observation model constructed by depth, displacement of whole image, and high-resolution image. Then, we describe a methodology to estimate each element from given images using MAP framework. Finally, validity of the proposed method is shown by some experiments.
• 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 3(2008-CVIM-161), p. 55-60, 発行日 2008-01-17
• 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