学習の効率を考慮したシングルフレーム超解像処理の自動構築

抄録

低解像度画像を高画質に拡大する超解像技術が必要とされている．1 枚の画像から処理を行うシングルフレーム超解像は，適用範囲が広いが画質と計算コストがトレードオフの関係になっており，高速で高精度な処理を人手で構築することは難しい．我々の研究グループでは進化計算法を用いた超解像処理の構築法を提案しており画質と計算コストを考えると良好な結果を示している．しかし，処理を構築する際に学習画像のすべての画素を用いて学習を行っているが，画像の中には類似する部分が存在すると考えられる．そこで，本研究では学習に用いる画素を適切に選択することで効率の良い処理の構築法を検討した．その結果効率的に学習を行うことができた．