OS4-7　図形パッチ学習型超解像

○北　耕次（NKワークス，大阪府立大学），吉岡理文，井上勝文，常川翔平，稲毛　成（大阪府立大学）

パッチ型超解像では、学習に用いた画像の絵柄や枚数が超解像処理の結果に影響を与えるため、学習に用いる画像の絵柄の特徴や枚数を無視することはできず、学習画像として目的の画像に類似する画像を用いたり、色々な絵柄の画像を数多く用いるといった対応が求められる。ただ、これによって画質改善は実現できるものの、誰もが同じ結果を得るためには、同じ学習画像、もしくは学習データベースが必要であり、結果画像の再現性、信憑性という点では上利な要素である。そこで本論文では、学習に自然画像を用いるのではなく、簡単な図形（複数のリング形状）画像を用いることを提案する。図形画像は計算により生成することができるため、再現性、信憑性の懸念を取り除き、さらに実験結果には、劣化画像への解像度の改善効果が認められた。