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入門 画質改善・画像復元・超解像技術~MATLABプログラムデモでわかりやすく解説~

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CD-R

■体裁:CD-R・130頁
■発刊:2011年2月
■ISBNコード:
■トリケップス

【執筆者】
陳 延偉  立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授(工学博士)

情報化社会において、“画像というメディアはますます注目されるようになっている。特に、近年インターネットの高速化及び高機能のパーソナルコンピュータの普及により、手軽にディジタル画像処理ができるようになってきた。今日の画像処理技術は、医療画像診断、衛星画像処理、監視カメラやディジタルTV放送など様々な分野で活用されているが、現状でのカメラやイメージング装置で得られた画像の画質や解像度は、必ずしも十分ではない場合が多い。そのため、 画像処理技術による画質改善のニーズは高く、 特に近年のハイビジョン指向や関連機器(HDTV、ディジタルカメラetc)の画像解像度向上に向け、本書で取り上げる画質改善及び超解像技術(Super Resolution)1)は大変注目されている。
 近年、筆者は企業の技術開発者、大学学部生や院生を対象に年に数回、超解像技術に関するセミナーを開いて、基礎から最新の技術まで演習を交えながら講義してきた。多くの受講生からより詳細な資料とプログラムがほしいとの要望をいただいたので、今回トリケプッス社の企画で、セミナーでの講義内容を本にまとめ、出版することに至った。
本書の執筆にあたって、以下の点について特に配慮した。多くの皆様にご利用していただければ、幸いである。
 
1、基礎から最新の技術までできる限り網羅する。
 2、体系的な理解と独学できるような構成とする。
 3、理解を深めるためにすべての手法についてMatlabプログラムを添附する。
 4、学生から企業の技術開発者まで多様な使い方ができる工夫をする。
 なお、本書に掲載するすべてのプログラムは、筆者研究室(立命館大学情報理工学部知的画像処理研究室)の超解像技術グループの韓先花博士(ポスドク研究員)、大橋基範君(大学院理工学研究科前期課程2年生)、笹谷聡君(大学院理工学研究科前期課程1年生)、岩本祐太郎(情報理工学部メディア情報学科4年生)及び卒業生の油谷陽介君、安藤喬彦君が作成したものであり、彼らの協力がなければ、本書はできなかったであろう。この場を借りでお礼を申し上げる。
 また、本書の作成に協力してくれた助手の健山智子博士、本書の校正に協力してくれた秘書の佐藤由佳氏に感謝する。

【目次】
 
第1章 画像処理と画像劣化モデル

第2章 ノイズ除去技術

 2.1 フィルタリングと畳み込み演算
 2.2 ガウシアンフィルタ
 2.3 バイラテラルフィルタ
 2.4 異方性拡散に基づく平滑フィルタ
 2.5 Wavelet Shrinkageフィルタ
 2.6 ICA Shrinkageフィルタ
  2.6.1 ICAによる基底抽出
  2.6.2 ICA Shrinkageフィルタ

第3章 画像復元技術

 3.1 劣化画像と点広がり関数
 3.2 逆フィルタとWienerフィルタ
 3.3 Iterative Back Projection(IBP)法
 3.4 エッジ検出に基づく焦点ずれ画像のBlind Deconvolution
  3.4.1 提案アルゴリズム
  3.4.2 実験結果
 3.5 学習型Blind Deconvolution
 3.6 Cepstrumを用いた半影カメラ像のBlind Deconvolution

第4章 幾何学的変換の基本、レジストレーション技術、補間技術

 4.1 幾何学的変換
  4.1.1 平行移動(Translation)
  4.1.2 回転(Rotation)
  4.1.3 拡大・縮小(Scale)
 4.2 レジストレーション技術(registration)
  4.2.1 Optical Flow法
  4.2.2 主成分分析法
   4.2.2.1 BROI画像の生成
   4.2.2.2 位置合わせパラメータの決定
 4.3 補間技術
  4.3.1 バイリニア補間法
  4.3.2 バイキュービック補間法
  4.3.3 Lanczos-Sinc補間法
  4.3.4 カーネル補間法のプログラムと出力例
  4.3.5 カーネル補間法の比較と問題点
  4.3.6 Edge-directed補間法(NEDI:New Edge-Directed Interpolation)
  4.3.7 NEDI補間法とカーネル補間法との比較

第5章 超解像技術

 5.1 マルチフレーム超解像技術
 5.2 高倍率画像生成のための階層的超解像技術
 5.3 再構成法による超解像技術
 5.4 事例ベース超解像技術(Example-based Super-Resolution)
 5.5 学習ベース超解像技術
 5.6 Face Hallucination超解像技術
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