Textonを用いる低解像度画像の高精細化と画像配信への応用

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本研究では,動画像に対し高速に適用可能な解像度劣化復元処理(超解像)を目指し,画素単位で並列処理可能な手法を構築した.超解像処理は従来動画像の特性であるフレーム間の連続性を考慮していないものが多かったが,本研究では空間的な隣接関係から時間的な変化も学習することで従来手法を改良し,動画像に対しても有効に処理できるようにした.さらに,時間方向の隣接フレームを探索することによる超解像手法も開発し,画素数を大幅に削減した動画像から超解像処理によって,実際の高解像度画像に近い画質で動画像を生成することを可能とした.また,その画質は信号の復元率であるPSNRでは真の高解像度動画像より劣っているが,主観評価実験においてはほぼ同程度の評価となっており十分であることを確認できた.少ない情報量の画像からより大きな画像を復元できるこの技術は,帯域制限が存在するネットワークによる利用や,低コストカメラ,画像圧縮において重要であると考えられる.画像に生ずる解像度以外の劣化要因として,ノイズや手ぶれや焦点ズレなどのぼやけが存在するが,撮影に用いたカメラの情報は撮影画像に含まれるメタ情報(Exifなど)によって得られるとの仮定のもと,カメラ固有のノイズモデルやぼやけモデルを構築し,それらを利用することによって,撮影された画像のみから効率よくノイズやぼやけを除去出来ることを示した.これらは,解像度劣化復元や圧縮の効率を向上するための前処理として非常に重要である.