抄録
本文では,Support Vector Data Description(SVDD)に基づいた静止画像の適応的高解像度化手法を提案する.提案手法ではまず,教師データとして与えられる高解像度の局所画像にSVDDを適用することで,識別超球の算出を行い,その中心との距離が最小となるように高解像度化の対象となる画像の未知の高周波成分を推定する.ここで,我々は画像の異なる階層間において局所画像が互いに類似する特徴に注目し,低解像度画像中の局所画像を教師データとして利用する.さらに,様々な種類のテクスチャを含む自然画像に対して高精度な高解像度化を可能とするため,提案手法では教師データとなる局所画像をあらかじめクラスタリングし,各クラスタについて得られる超球を用いて上記の未知の高周波成分の推定を行う.このとき,提案手法では各クラスタについて,推定される結果と超球の中心との距離に基づいて定義される確率の下,最終出力を決定する.その結果,テクスチャの種類に応じた未知の高周波成分の推定が可能となり,高精度な画像の高解像度化が期待できる.本文の最後では,提案手法の有効性を示すため,実画像を用いた比較実験を行い,その性能の評価を行う.
