JP6440305B2 - 超解像装置およびプログラム - Google Patents

超解像装置およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6440305B2
JP6440305B2 JP2014256036A JP2014256036A JP6440305B2 JP 6440305 B2 JP6440305 B2 JP 6440305B2 JP 2014256036 A JP2014256036 A JP 2014256036A JP 2014256036 A JP2014256036 A JP 2014256036A JP 6440305 B2 JP6440305 B2 JP 6440305B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
resolution
pixel
image
pixels
super
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2014256036A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016115313A (ja
Inventor
俊枝 三須
俊枝 三須
境田 慎一
慎一 境田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Japan Broadcasting Corp
Original Assignee
Japan Broadcasting Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Japan Broadcasting Corp filed Critical Japan Broadcasting Corp
Priority to JP2014256036A priority Critical patent/JP6440305B2/ja
Publication of JP2016115313A publication Critical patent/JP2016115313A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6440305B2 publication Critical patent/JP6440305B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)

Description

本発明は、超解像装置およびプログラムに関する。
画像の解像度を変換する場合、入力画像に補間関数を畳み込み、入力画像とは異なる標本化周期で標本化を行うことが行われる。特に、出力画像の解像度の方が入力画像の解像度よりも高い場合には、入力画像のナイキスト周波数を超える信号成分を補うことで精細感のある出力画像を得る超解像技術が用いられることもある。
超解像技術には、1枚の画像からナイキスト周波数を超える信号成分を人工的に合成することで見た目の精細感を向上する手法があり、単一フレーム超解像技術と呼ばれる。
単一フレーム超解像技術の一種として、低解像画像と高解像画像の対で予め学習したデータベースを利用する学習型超解像技術がある。学習型超解像技術においては、低解像画像をブロック分割した部分領域(低解像パッチ)と、該部分領域に対応する高解像画像の部分領域(高解像パッチ)との対を予め大量にデータベース内に蓄えておく。超解像処理実行時には、入力された低解像画像をブロック分割した各低解像パッチをキーとして、上述のデータベースを参照し、対応する高解像パッチを取得する。取得された高解像パッチを貼り合わせることで高解像画像が生成される。学習型超解像の中には、入力低解像パッチの中域成分から高域成分を推定するためにデータベース参照を行う手法もある(例えば、特許文献1参照)。
特許第4140690号公報
しかしながら、特許文献1などの学習型超解像技術においては、さまざまな低解像パッチの濃淡パターンに応じて、数多くの対をデータベースに予め登録しておく必要があり、データベース容量すなわちROM(リードオンリーメモリ)の容量も膨大なものとなることがあるという問題がある。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、データベース容量を抑えることができる学習型の超解像装置、およびプログラムを提供する。
(1)この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の一態様は、入力された画像内の所定形状の領域内の画素であって、前記領域内の画素の画素値を大きさに従い整列したときの複数の所定順位の画素からなる入力基準画素群を除く画素である対象画素の画素値を、前記入力基準画素群に含まれる画素の画素値に基づき正規化し、
対象画素の正規化した画素値の並びを表す情報に基づいて、前記所定形状の画像中の画素であって、前記画像内において画素値を整列したときの前記複数の所定順位の画素からなる参照基準画素群を除く画素の画素値の並びを表す情報と、前記所定形状の画像よりも解像度の高い画像とを対応付けて記憶するデータベースを参照することにより、前記領域に対応する高解像画像を取得し、取得した高解像画像の各画素値を、前記入力基準画素群の画素値に基づいて補正することで、前記入力された画像を高解像度化することを特徴とする超解像装置である。
(2)また、本発明の他の態様は、(1)に記載の超解像装置であって、前記複数の所定順位の画素は、画素値が最大の画素である第1画素と、画素値が最小である第2画素であることを特徴とする。
(3)また、本発明の他の態様は、(2)に記載の超解像装置であって、前記並びは、前記第1画素および前記第2画素を基準とした画素の並びであることを特徴とする。
(4)また、本発明の他の態様は、(3)に記載の超解像装置であって、前記入力された画像を、前記所定形状に分割して、分割画像を生成する分割部と、前記分割画像毎に、当該分割画像中で最大の画素値と最小の画素値とに基づき、当該分割画像の画素値を正規化する正規化部と、前記分割画像毎に、当該分割画像中で画素値が最大である画素および最小である画素、を除く画素の正規化された画素値の、前記第1画素および前記第2画素を基準とした並びを表す情報をキーとして、前記データベースを参照して、当該分割画像に対応する高解像画像を取得する検索部と、前記検索部が取得した前記高解像画像を用いて、前記入力された画像を高解像度化した超解像画像を生成する超解像部とを備えることを特徴とする。
(5)また、本発明の他の態様は、(4)に記載の超解像装置であって、前記キーは、前記分割画像中で画素値が最大である画素および最小である画素の配置種別を表す情報を含むことを特徴とする。
(6)また、本発明の他の態様は、(3)または(4)に記載の超解像装置であって、前記超解像部は、前記分割画像各々を補間内挿して、前記検索部が取得した前記解像度の高い画像と同じ解像度にし、補間内挿した前記分割画像各々に、前記検索部が取得した前記解像度の高い画像を加算して、前記超解像画像を生成することを特徴とする。
(7)また、本発明の他の態様は、コンピュータを、入力された画像内の所定形状の領域内の画素であって、前記領域内の画素の画素値を大きさに従い整列したときの複数の所定順位の画素からなる入力基準画素群を除く画素である対象画素の画素値を、前記入力基準画素群に含まれる画素の画素値に基づき正規化し、対象画素の正規化した画素値の並びを表す情報に基づいて、前記所定形状の画像中の画素であって、前記画像内において画素値を整列したときの前記複数の所定順位の画素からなる参照基準画素群を除く画素の画素値の並びを表す情報と、前記所定形状の画像よりも解像度の高い高解像画像とを対応付けて記憶するデータベースを参照することにより、前記領域に対応する高解像画像を取得し、取得した高解像画像の各画素値を、前記入力基準画素群の画素値に基づいて補正することで、前記入力された画像を高解像度化する超解像装置として機能させるためのプログラムである。
この発明によれば、データベース容量を抑えることができる。
この発明の一実施形態による超解像システム10の構成を示す概略ブロック図である。 同実施形態における幾何変換の順変換と逆変換とを示す図である。 同実施形態における画素値が最大および最小の画素の配置と、適用する幾何変換との対応を示す図である。 同実施形態における学習装置1の動作を説明する図である。 同実施形態における超解像装置3の構成を示す概略ブロック図である。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図1は、この発明の一実施形態による超解像システム10の構成を示す概略ブロック図である。超解像システム10は、学習装置1、データベース2、超解像装置3を含む。超解像装置3は、予め学習装置1により構築されたデータベース2を用いて、画像の高解像化をする。
従来の学習型超解像では、データベース内に低解像画像の部分領域(低解像パッチK)と、これに対応する高解像画像の部分領域(高解像パッチG)との対が記録されるのに対し、本実施形態に係るデータベース2は、低解像パッチKを正規化し低次元化した数値データ(以下、低解像キーN’)と、これに対応する高解像パッチを生成するための素材となるパッチ(高解像残差パッチE)との対が記録される。
以下に、データベース2を構築するための学習装置1の構成について説明する。学習装置1は、分割部11と、分割部12と、正規化部13と、変換部14と、補間部15と、減算部16と、登録部17を備え、学習用に入力された低解像画像LSと高解像画像HSとに基づいてデータベース2にデータを登録・更新することで学習を行う。
分割部11は、低解像画像LSから所定形状の低解像パッチKを切り出す。分割部12は、高解像画像HS内の低解像パッチKに対応する部分を、高解像パッチGとして切り出す。分割部11と分割部12とは、低解像画像LSと高解像画像HSとから各1箇所だけパッチを切り出してもよいし、画面内を走査しつつ順次パッチを切り出しても構わない。また、低解像画像LSと高解像画像HSとの対も、1対であっても構わないし、複数対であっても構わない。前記、順次パッチを切り出す場合には、正規化部13から登録部17までの各動作を繰り返し実行し、データベース2を順次更新する。
なお、低解像画像LSまたは高解像画像HSがカラー画像である場合には、色成分ごとに独立にデータベース2を備えそれぞれ独立に学習さてもよいし、全色成分共通のデータベース2を備えてこれを全色成分について学習させてもよい。
正規化部13は、低解像パッチKを構成する画素について画素値の最小値mと最大値Mとを求め、これらに基づいて画素値レベルを正規化(以下、レベル変換)し、パッチJを生成する。例えば、正規化部13は、最小値mが「0.0」に、最大値が「1.0」になるように、レベル変換を行う。
パッチKにおいて、画像座標(i,j)における画素値をK(i,j)とする(他の画像やパッチについても同様に表記する)。このときのレベル変換は、例えば、(式1)で表される変換である。
Figure 0006440305
正規化部13は、さらにパッチJ内において画素値が0.0および1.0をとる画素の配置に基づき、これが規定の配置になるよう幾何変換(回転変換または鏡像変換)を行う。なお、画素値が0.0の画素は、画素値が最小の画素であり、画素値が1.0の画素は、画素値が最大の画素である。正規化部13の幾何変換の例を、図2の「変換前」および「順変換後」の対(変換識別子T=0からT=7)として例示した。
正規化部13は、例えば、パッチJ内の値0.0(図中では0)および値1.0(図中では1)の配置を図3に示すテンプレート(パッチJのパターン)と照合し、合致するものに対応付けられている変換識別子Tの幾何変換(図2参照)を適用することで、正規化低解像パッチNを得る。なお、パッチJ内の値0.0および値1.0の配置が図3のテンプレートの複数に合致する場合には、正規化部13は、所定の規則によりその一つを選択して、当該選択テンプレートに対応付けられている変換識別子Tの幾何変換を行う。例えば、パッチJ内の値0および値1の配置が図3のテンプレートの複数に合致する場合には、配置種別Sの数値が最小のものを選択し、それでもなお唯一に絞り込めない場合には、変換識別子Tの数値が最小のものを選択する。
正規化部13は、パッチJに対して前記幾何変換を適用した後のパッチを正規化低解像パッチNとして出力するとともに、正規化パラメータR=(m,M,S,T)を出力する。前記正規化パラメータRには、低解像パッチK内の画素値の画素値の最小値m、最大値M、パッチJにおける値0および値1(すなわち低解像パッチKにおける最大値および最小値)の配置を表す配置種別S、および幾何変換の変換識別子Tが含まれる。
変換部14は、高解像パッチGに対して(式2)に示すレベル変換を行い、パッチDを生成する。
Figure 0006440305
なお、(式2)における最小値mおよび最大値Mは(高解像パッチGの最小値および最大値ではなく)低解像パッチKの最小値および最大値である。
続いて、変換部14は、変換識別子Tにより指定される無変換、回転、または鏡像の順変換を行い、その結果、パッチFを得る。
補間部15は、正規化低解像パッチNを高解像パッチGと同じ解像度となるよう補間内挿により高解像化し、パッチPを得る。補間内挿には、例えば0次内挿(最近傍補間)を用いるが、より高次の内挿であってもよい。
例えば、高解像パッチの水平および垂直解像度が低解像パッチの水平および垂直解像度の2倍および2倍である場合には、補間部15は、(式3)で表される変換をする。
Figure 0006440305
減算部16は、パッチFからパッチPを減じた差分画像を求め、その結果を高解像残差パッチEとして出力する。すなわち、減算部16は、(式4)で表される変換を行う。
Figure 0006440305
登録部17は、配置種別Sおよび変換識別子Tを特定するために用いられた画素値最小および最大の2画素を除く画素列を所定の順序(並び)で走査することで得られる画素値の数列(以下、低解像キーN’)を作成する。この所定の順序は、配置種別S毎に予め決められている。すなわち、画素値最小および最大の画素の配置を基準とする順序である。例えば、低解像パッチが水平2画素×垂直2画素である場合には、正規化低解像パッチNを構成する4画素から2画素をピックアップし、2項の数列である低解像キーN’を作成する。具体的には、配置種別S=0または配置種別S=1の場合にはN’=(N(0,1),N(1,1))とし、配置種別S=2の場合にはN’=(N(0,1),N(1,0))とする。
続いて、登録部17は、配置種別Sおよび低解像キーN’と高解像残差パッチEとの対をデータベース2に登録する。
登録部17は、データベース2へ、例えば、配置種別Sおよび低解像キーN’を、検索キーとして与えたときに高解像残差パッチEが得られるよう対応付けて記録する。
配置種別Sおよび低解像キーN’に対応する高解像残差パッチEがデータベース2に未だ登録されていない場合には、登録部17は、配置種別Sおよび低解像キーN’に関連付けて高解像残差パッチEを登録する。
配置種別Sおよび低解像キーN’に対応する高解像残差パッチEがデータベース2に既に登録されている場合には、登録部17は、配置種別Sおよび低解像キーN’にすでに関連付けられている高解像残差パッチを破棄して高解像残差パッチEを新規登録する。あるいは、配置種別Sおよび低解像キーN’に対応する高解像残差パッチEがデータベース2に既に登録されている場合には、登録部17は、配置種別Sおよび低解像キーN’にすでに関連付けられている高解像残差パッチと高解像残差パッチEを合成したもの(例えば、両パッチの相加平均)に登録を更新する。
なお、さまざまな低解像パッチKと高解像パッチGの対でデータベース2の内容を更新した後、なおもすべての配置種別Sと低解像キーN’の組み合わせに対して高解像残差パッチEが対応付けられるとは限らない。このような場合、登録部17は、対応付けのなされていない組み合わせと同じ配置種別Sの中で、その組み合わせの低解像キーN’に最も近接しかつ対応付けなされている低解像キーN’’を探し、その低解像キーN’’に対応する高解像残差パッチを、その組み合わせに対応する高解像残差パッチEとみなして登録するよう動作しても構わない。または、登録部17は、対応付けのなされていない低解像キーN’に周囲の対応付けなされている低解像キーN’’をその距離が近い方から複数個選択し、これらに対応付けられている高解像残差パッチで演算(例えば距離に応じた重みづけによる相加平均)を施した結果を以て該低解像キーN’に対応する高解像残差パッチEとみなして登録するよう動作しても構わない。なお、N’とN’’間の距離は、例えばユークリッド距離により測るものとする。
以下、低解像パッチKが水平2画素、垂直2画素の計4画素からなり、一方、高解像パッチGが垂直4画素、水平4画素の計16画素からなる場合について、図4を参照しつつ学習装置1の動作を例示する。
学習装置1は、まず、分割部11において低解像パッチKを切り出す。低解像パッチKの一例を図4の100に示す。正規化部13は、正規化パラメータを求めるための3つの処理(最小値演算101、最大値演算102、および幾何変換判定103)と、レベル変換104の処理と、幾何変換106の処理とを行う。
最小値演算101では、正規化部13は、低解像パッチKの中から最小値mを求める(この例ではm=2)。最大値演算102では、正規化部13は、低解像パッチKの中から最大値Mを求める(この例ではM=6)。レベル変換104では、正規化部13は、低解像パッチKに対し、最小値mと最大値Mとに基づいて(式1)の変換を行うことでパッチJを求める。パッチJの演算例を105に示す。
幾何変換判定103では、正規化部13は、パッチJの値0と値1の配置から配置種別Sと幾何変換106にて適用すべき変換の変換識別子Tとを特定する。この例では、配置種別S=1、変換識別子T=4となる。幾何変換106では、正規化部13は、パッチJに対して変換識別子Tの幾何変換を実行する。幾何変換106において、図2の「変換前」からT=4の「順変換後」への変換を行った結果、107に示す正規化低解像パッチNが得られる。
変換部14は、レベル変換111の処理と幾何変換113の処理とを行う。レベル変換111では、変換部14は、正規化部13で得られた最小値m(この例ではm=2)および最大値M(この例ではM=6)とに基づいて(式2)の変換を行い、図4の112に示すパッチDを得る。幾何変換113では、変換部14は、パッチDに対し、幾何変換判定103で特定された変換識別子Tにより指定される無変換、回転、または鏡像の順変換を行い、その結果、114に示すパッチFを得る。
補間部15は、107の正規化低解像パッチNを補間(この例では0次補間)し、109に示すパッチPを生成する。減算部16は、114のパッチFから画素毎に109のパッチPを減じ、その結果として115に示す高解像残差パッチEを得る。登録部17は、幾何変換判定103で特定された配置種別S=1に基づき正規化低解像パッチNから低解像キーN’=(0.25,0.50)(図4の108の点線内の2画素)を生成する。
また、登録部17は、図4の108に示す低解像キーN’=(0.25,0.50)と、図4の115に示す高解像残差パッチE、および配置種別S=1の組をデータベース2へ登録/更新する。
次に、本実施形態に係る超解像装置3の構成について図5を参照しつつ説明する。図5は、超解像装置3の構成を示す概略ブロック図である。超解像装置3は、入力された低解像画像Lを、データベース2を参照しつつ高解像化し、高解像画像Hを出力する。超解像装置3は、分割部31と、正規化部32と、データベース2と、検索部33と、補間部34と、加算部35と、逆変換部36と、合成部37とを含む。
分割部31は低解像画像Lから高解像パッチKを切り出す。分割部31は、低解像画像Lの画面内を走査しつつ順次パッチ(低解像パッチK)を切り出す。このとき、以降の正規化部32から逆変換部36の各動作は分割部31が低解像パッチLを切り出す都度実行し、その結果を合成部37において合成することで高解像画像Hが構成される。
低解像画像Lの水平解像度をC画素、垂直解像度をC画素とする。低解像パッチKの画素数を水平S画素、垂直S画素とする。分割部31が低解像画像Lの画面内を走査しつつ順次低解像パッチKを切り出す中で、例えば、画像座標(X,Y)を左上点とする低解像パッチKを切り出す場合には、分割部31は、(式5)を実行する。
Figure 0006440305
正規化部32は、分割部31から入力された低解像パッチKに対して、図1の正規化部13と同様の演算によりレベル変換および幾何変換を行い、正規化低解像パッチNと正規化パラメータR=(m,M,S,T)とを出力する。
検索部33は、正規化パラメータRの配置種別Sに基づいて正規化低解像パッチNから画素値最小および最大、を除く画素を選び、低解像キーN’を求める。具体的には、配置種別S=0または配置種別S=1の場合にはN’=(N(0,1),N(1,1))とし、配置種別S=2の場合にはN’=(N(0,1),N(1,0))とする。
また、検索部33は、配置種別Sおよび低解像キーN’を検索クエリとしてデータベース2に照会し、配置種別Sおよび低解像キーN’の組み合わせに対応する高解像残差パッチEを得る。なお、検索部33は、配置種別Sおよび低解像キーN’を検索クエリとしてデータベース2に照会した結果、対応する高解像残差パッチEが得られなかった場合(データベース2に登録されていなかった場合)、同じ配置種別Sの低解像キーの中で、該低解像キーN’に最も近接しかつ対応付けなされている低解像キーN’’を探し、低解像キーN’’に対応する高解像残差パッチを低解像キーN’に対応する高解像残差パッチEとみなして出力するよう動作しても構わない。
または、検索部33は、同じ配置種別Sの低解像キーの中で、対応付けのなされていない低解像キーN’に周囲の対応付けなされている低解像キーN’’をその距離が近い方から複数個選択し、これらに対応付けられている高解像残差パッチで演算(例えば距離に応じた重みづけによる相加平均)を施した結果を以て該低解像キーN’に対応する高解像残差パッチEとみなして出力するよう動作しても構わない。なお、N’とN’’間の距離は、例えばユークリッド距離により測るものとする。
補間部34は、図1の補間部15と同様の演算により、正規化低解像パッチNを補間内挿して高解像化し、パッチPを得る。加算部35は、(式6)で表される演算を行う。すなわち、加算部35は、検索部33からの高解像残差パッチEと、補間部34からのパッチPとを画素毎に加算し、パッチFを得る。
Figure 0006440305
逆変換部36は、正規化部32からの正規化パラメータRのうち最小値m、最大値M、および変換識別子Tに基づき、パッチFに対して変換部14の逆変換に相当する演算を実行し、高解像パッチGを得る。
例えば、逆変換部36は、まず、パッチFに対し幾何変換113の逆変換に相当する演算を実行し、パッチDを得る。すなわち、パッチFに対し、変換識別子Tにより指定される無変換、回転、または鏡像の逆変換を図2に示すパターンで実行し、その結果としてパッチDを得る。続いて、逆変換部36は、パッチDに対してレベル変換111の逆変換に相当する演算を実行し、高解像パッチGを得る。なお、レベル変換111の逆変換は、(式7)で表される。
Figure 0006440305
合成部37は、分割部31が低解像画像Lの画面内を走査するのに対応して、高解像画像における対応領域を走査しつつ、高解像パッチGを貼り合わせていくことにより高解像画像Hを構成する。
高解像画像Hの水平解像度をA・C画素、垂直解像度をA・C画素とする。高解像パッチGの画素数を水平A・S画素、垂直A・S画素とする。なお、Aは高解像画像Hの水平画素数を低解像画像Lの水平画素数で除した比率であり、また、Aは高解像画像Hの垂直画素数を低解像画像Lの垂直画素数で除した比率である。分割部31が低解像画像Lの画面内を走査しつつ順次低解像パッチKを切り出す中で、例えば、画像座標(X,Y)を左上点とする低解像パッチKを切り出した場合には、それに呼応して合成部37は、(式8)で表される処理を実行することで高解像画像Hを構成する。
Figure 0006440305
なお、上述の実施形態において、超解像装置3とデータベース2とは、異なる装置であるが、超解像装置3が、データベース2を含んでいてもよい。
また、超解像装置3において、加算部35と逆変換部36の処理順序を逆にしてもよい。この場合、補間部34は、低解像パッチKを補間内挿して高解像化し、パッチPを得る。
また、上述の実施形態において、低解像パッチKの形状は、2画素×2画素の正方形であったが、これに限らない。より画素数の多い正方形や長方形であってもよいし、矩形以外の形状であってもよい。
このように、超解像装置3が使用するデータベース2では、低解像パッチKと高解像パッチGの対を学習する際に、低解像パッチKを表す情報として、低解像パッチK中で画素値が最大と最小の画素を除いた画素の画素値の並びを表す情報が用いられている。このため、画素値が最大と最小の画素の分だけ、低解像パッチKを表す情報のビット数が少なくなっている。すなわち、低解像パッチKを表す情報が取り得る値の範囲が小さくなっているので、データベース2のレコード数を抑え、容量を抑えることができる。
また、画素値の並びを表す情報における並びは、回転、鏡像変換などの幾何変換を行い、画素値が最大と最小の画素を基準とした画素の並びとなっている。これにより、幾何変換により変換可能な関係にある低解像パッチKの集合に対して、一つの低解像パッチKを学習しておくだけで充分となる。すなわち、データベースの学習(対の登録)に際して、低解像パッチと高解像パッチの対の個数が不十分であると、学習のオーバフィッティング(過学習;自由度の高いモデルを不十分なデータで学習すると、個々のデータの偏りや雑音に左右されて不適切なモデルが構築されてしまう現象)が生じ、該データベースを用いた超解像処理結果の画質が劣化してしまうことが起き難くなる。
また、図1における学習装置1、データベース2、超解像装置3の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより学習装置1、データベース2、超解像装置3を実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、上述した図1における学習装置1、データベース2、超解像装置3の各機能ブロックは個別にチップ化してもよいし、一部、または全部を集積してチップ化してもよい。また、集積回路化の手法はLSIに限らず、専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。ハイブリッド、モノリシックのいずれでも良い。一部は、ハードウェアにより、一部はソフトウェアにより機能を実現させても良い。
また、半導体技術の進歩により、LSIに代替する集積回路化等の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いることも可能である。
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
1…学習装置
2…データベース
3…超解像装置
10…超解像システム
11、12…分割部
13…正規化部
14…変換部
15…補間部
16…減算部
17…登録部
31…分割部
32…正規化部
33…検索部
34…補間部
35…加算部
36…逆変換部
37…合成部

Claims (7)

  1. 入力された画像内の所定形状の領域内の画素であって、前記領域内の画素の画素値を大きさに従い整列したときの複数の所定順位の画素からなる入力基準画素群を除く画素である対象画素の画素値を、前記入力基準画素群に含まれる画素の画素値に基づき正規化し、
    対象画素の正規化した画素値の並びを表す情報に基づいて、前記所定形状の画像中の画素であって、前記画像内において画素値を整列したときの前記複数の所定順位の画素からなる参照基準画素群を除く画素の画素値の並びを表す情報と、前記所定形状の画像よりも解像度の高い高解像画像とを対応付けて記憶するデータベースを参照することにより、前記領域に対応する高解像画像を取得し、
    取得した高解像画像の各画素値を、前記入力基準画素群の画素値に基づいて補正することで、前記入力された画像を高解像度化することを特徴とする超解像装置。
  2. 前記複数の所定順位の画素は、画素値が最大の画素である第1画素と、画素値が最小のである第2画素であることを特徴とする請求項1に記載の超解像装置。
  3. 前記並びは、前記第1画素および前記第2画素を基準とした画素の並びであることを特徴とする請求項2に記載の超解像装置。
  4. 前記入力された画像を、前記所定形状に分割して、分割画像を生成する分割部と、
    前記分割画像毎に、当該分割画像中で最大の画素値と最小の画素値とに基づき、当該分割画像の画素値を正規化する正規化部と、
    前記分割画像毎に、当該分割画像中で画素値が最大である画素および最小である画素、を除く画素の正規化された画素値の、前記第1画素および前記第2画素を基準とした並びを表す情報をキーとして、前記データベースを参照して、当該分割画像に対応する高解像画像を取得する検索部と、
    前記検索部が取得した前記高解像画像を用いて、前記入力された画像を高解像度化した超解像画像を生成する超解像部と
    を備えることを特徴とする請求項3に記載の超解像装置。
  5. 前記キーは、前記分割画像中で画素値が最大である画素および最小である画素の配置種別を表す情報を含むことを特徴とする請求項4に記載の超解像装置。
  6. 前記超解像部は、前記分割画像各々を補間内挿して、前記検索部が取得した前記解像度の高い画像と同じ解像度にし、補間内挿した前記分割画像各々に、前記検索部が取得した前記解像度の高い画像を加算して、前記超解像画像を生成すること
    を特徴とする請求項4または請求項5に記載の超解像装置。
  7. コンピュータを、
    入力された画像内の所定形状の領域内の画素であって、前記領域内の画素の画素値を大きさに従い整列したときの複数の所定順位の画素からなる入力基準画素群を除く画素である対象画素の画素値を、前記入力基準画素群に含まれる画素の画素値に基づき正規化し、
    対象画素の正規化した画素値の並びを表す情報に基づいて、前記所定形状の画像中の画素であって、前記画像内において画素値を整列したときの前記複数の所定順位の画素からなる参照基準画素群を除く画素の画素値の並びを表す情報と、前記所定形状の画像よりも解像度の高い高解像画像とを対応付けて記憶するデータベースを参照することにより、前記領域に対応する高解像画像を取得し、
    取得した高解像画像の各画素値を、前記入力基準画素群の画素値に基づいて補正することで、前記入力された画像を高解像度化する超解像装置
    として機能させるためのプログラム。
JP2014256036A 2014-12-18 2014-12-18 超解像装置およびプログラム Active JP6440305B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014256036A JP6440305B2 (ja) 2014-12-18 2014-12-18 超解像装置およびプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014256036A JP6440305B2 (ja) 2014-12-18 2014-12-18 超解像装置およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016115313A JP2016115313A (ja) 2016-06-23
JP6440305B2 true JP6440305B2 (ja) 2018-12-19

Family

ID=56141973

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014256036A Active JP6440305B2 (ja) 2014-12-18 2014-12-18 超解像装置およびプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6440305B2 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114945935A (zh) 2020-02-17 2022-08-26 英特尔公司 使用卷积神经网络的超分辨率
CN114612294A (zh) * 2020-12-08 2022-06-10 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 一种图像超分辨率处理方法和计算机设备
JP2024000211A (ja) * 2022-06-20 2024-01-05 株式会社日立製作所 画像推定方法、評価値推定方法、及び画像推定装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6766067B2 (en) * 2001-04-20 2004-07-20 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. One-pass super-resolution images

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016115313A (ja) 2016-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5183392B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
CN110555795A (zh) 高解析度风格迁移
JP3915563B2 (ja) 画像処理装置および画像処理プログラム
US8605118B2 (en) Matrix generation apparatus, method, and program, and information processing apparatus
JP6320649B1 (ja) 機械学習装置及び画像認識装置
US9824431B2 (en) Image synthesis apparatus, image synthesis method, and recording medium
JP2015011585A (ja) 画像処理装置、画像形成装置、画像形成システム、画像処理方法およびプログラム
US9384519B1 (en) Finding similar images based on extracting keys from images
JP2015232869A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP6440305B2 (ja) 超解像装置およびプログラム
US12100071B2 (en) System and method for generating images of the same style based on layout
Zhang et al. GAIN: Gradient augmented inpainting network for irregular holes
WO2015198368A1 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
WO2022016996A1 (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
JP5705391B1 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
CN116579963A (zh) 一种静态图像生成动态图像处理系统及方法
JP2005352543A (ja) テンプレートマッチング装置
WO2018166084A1 (zh) 一种高尔夫球场图的图像处理方法、装置及设备
JP2006050481A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラム
JP2015198277A (ja) 画像処理装置およびコンピュータプログラム
CN111860608B (zh) 发票图像配准方法、设备及计算机存储介质
JPWO2019082283A1 (ja) 画像解析装置
US20240037449A1 (en) Teaching device, teaching method, and computer program product
JP5862370B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2012205190A (ja) 画像処理装置およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20171030

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181016

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20181023

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181119

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6440305

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250