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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
10ページ |
■発行日
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2017/11/01 |
| ■タイトル |
領域分割による辞書作成とスパース最適化に基づくシングルフレーム超解像 |
| ■タイトル(英語) |
Single-frame Super-Resolution using Image Segmentation Dictionary and Sparse Optimization |
| ■著者名 |
中原 択（東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻），雨車 和憲（東京理科大学工学部電気工学科），高橋 智博（東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻），古川 利博（東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻） |
| ■著者名(英語) |
Taku Nakahara (Department of Management Science, Tokyo University of Science), Kazunori Uruma (Department of Electrical Engineering, Tokyo University of Science), Tomohiro Takahashi (Department of Management Science, Tokyo University of Science), Toshihiro Furukawa (Department of Management Science, Tokyo University of Science) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.137 No.11 （2017） 特集：電気関係学会関西連合大会
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| ■本誌掲載ページ |
1506-1515ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/137/11/137_1506/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
超解像，領域分割，辞書，スパース最適化 image super-resolution，segmentation，dictionary，sparse optimization |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
This paper proposes a single-frame super-resolution algorithm based on the dictionary learning technique without sample image set. Because example-based super-resolution techniques often demand the sample image set to construct the dictionaries, the performance of these techniques depend heavily on the sample image set.In this paper, utilizing the image segmentation technique, we propose to construct the dictionaries without using sample set. Experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm. |
| ■版 型 |
A4 |
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