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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2009
  4. 2009-CVIM-168

カーネル回帰に基づくカラー画像補間

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62749
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62749
0f51b57c-21f0-4875-8a87-b19e86aa25a9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM09168020.pdf IPSJ-CVIM09168020.pdf (549.7 kB)
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2009-08-24
タイトル
タイトル カーネル回帰に基づくカラー画像補間
タイトル
言語 en
タイトル Color Image Interpolation using Kernel Regression
言語
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
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
著者所属
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
著者名 田中, 正行 奥富, 正敏

× 田中, 正行 奥富, 正敏

田中, 正行
奥富, 正敏

Search repository
著者名(英) Masayuki, Tanaka Masatoshi, Okutomi

× Masayuki, Tanaka Masatoshi, Okutomi

en Masayuki, Tanaka
Masatoshi, Okutomi

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,適応的カーネルを利用したカーネル回帰法が,デノイズおよび画像補間の分野で注目されている.しかしながら,従来のカーネル回帰法は,主にグレイ画像に対する手法であり,カラー画像に対しては,チャネル毎に独立にカーネル回帰法が適用されている.そこで,本論文では,チャネル間の相関を利用した回帰関数モデルを提案する.また,従来手法では,カーネル関数は画像のテクスチャに適応的に設計されていた.しかしながら,特に不規則サンプリングされたデータを補間する場合,データ密度が画素位置により異なるため,カーネル関数の大きさを適応的に設計する必要がある.そのため,本論文では,カーネル関数の大きさを関数回帰の安定性に基づき適応的に設計する方法を提案する.さらに,入力データと補間画像データを融合し,繰り返し処理を行う方法も提案する.提案手法と従来の適応的カーネルを利用したカーネル回帰法と比較し,提案手法の有効性を確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 A kernel regression with adaptive kernel is known as a powerful tool in a low-level vision which includes denoising and image interpolation. For color images, the kernel regression for a gray image is independently applied to each color channel, because the kernel regression has been developed for the gray image. In this paper, we propose a color kernel regression whose regression function is modeled using color correlations. For the interpolation, the size of kernel function should be large for sparse data region and small for dense data region. Therefore, we also propose a kernel design algorithm based on the stability of the regression. We experimentally show that the proposed color kernel regression outperforms existing kernel regressions.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 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 2009-CVIM-168, 号 20, p. 1-8, 発行日 2009-08-24
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
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Ver.1 2025-01-22 02:28:35.471002
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