Non-local Meansを基にした画像拡大

摘要

本報告では，Non-local Means法と自己相似性を基にした画像拡大法を提案する．単一画像からの超解像などを含めた様々な画像拡大法がこれまで提案されており，それらは画像サイズの増加だけでなく，失った高周波数成分を推定して視覚的に良好な拡大画像を実現する．しかし，多くの演算量を必要とし要素技術として実用的ではないため，今だ古典的な補間手法は利用されている．よって，提案法はそれら補間手法と同様に局所的な線形結合で実現されかつより視覚的に高精細な画像拡大法を示す．提案法は，狭い探索範囲でのNon-local Means法を基にしているため少ない演算量で実現でき，画像の自己相似性とスパース性を用いる事でBicubic法と比較して定量的および視覚的に良好な画像拡大を達成する．