著者

勝木 孝行 鳥居 英 井上 真郷

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.83, pp.63-68, 2010-06-11

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超解像は複数枚の解像度の低い観測画像から,より解像度の高い画像を推定する技術である.中でも本報告では,複層Markov確率場を用いたBayes超解像について扱う.先行研究では劣化変換パラメータ,または高解像度画像のいずれかについては周辺尤度の最大化による点推定を行っていた.しかし,それらの推定に加えてハイパーパラメータをも同時推定する場合,自由度が増加することによってオーバーフィッティングが生じやすいという問題があった.そこで,本報告では変分Bayes法にTaylor近似やLaplace近似を組み合わせた近似手法を用いて全変数をBayes推定することで,オーバーフィッティングを避けたより高精度な推定を試みる.