シフト不変スパースコーディングにより学習した基底系を用いた画像超解像

摘要

与えられた画像の解像度を増加させる操作に，サンプリング時に失われた高周波成分を何らかの先験的な情報から補う超解像法がある．現在までに，画像事例を先見的な情報として用いる方法として，Example-Based Super-Resolution，ベクトル量子化による手法などの手法が提案されているが，これらは高解像度画像と低解像度画像をペアとする事前学習が必要になり，拡大倍率は，事前学習によって決められた倍率に固定される．また，超解像が必要とする学習データは膨大なものとなる．これらの問題を解決するために，本報告では，シフト不変スパースコーディングにより類似した高解像度画像を構成する要素を抽出し，それを事前情報として用いる超解像手法を提案する．