抄録

B-004
ウェーブレット変換に基づく学習型超解像のGPUによる高速化手法

学習型超解像と呼ばれる，事前に作成したデータベースを用いて高解像度画像を推定・復元する解像度変換技術に関して，ウェーブレット変換に基づく手法が提案されているが，演算量が大きいため，CPUのみの処理では動画への対応は困難である。ウェーブレット変換やデータベースの探索は，同じ処理を画素ごとに行う処理であるため並列処理が有効であると考えられる。そこで，ウェーブレット変換に基づく超解像処理についてGPUを用いて並列処理化することで，処理の高速化を実現する手法を提案する。複数の画像を高解像度かする際の処理時間について比較評価を行い，画像を縦横各2倍に高解像度化したときに最大73.83倍の高速化効果を確認した。