I-037
セルラーニューラルネットワークを用いた再構成型超解像

◎板野友亮・鵜飼隆也・河合悠輝（中京大）・大竹　敢（玉川大）・青森　久（中京大）

画像表示デバイスの高解像度化が進むが，従前の規格で作成された動画像素材を活用する需要も高い．このため，これら動画像素材を4Kや8Kなどの新しい規格にアップコンバートする必要がある．その高解像度化処理として超解像技術が広く用いられている．マルチフレーム超解像手法の1つであるIterative Back Projection(IBP)法は高解像度化処理に既存の画像拡大手法を用いることが可能である．IBP法では，画像拡大にニアレストネイバー法を用いるが，擬似輪郭が発生しやすく，その抑制が課題である．本論文では，この問題に対処するために高い画像予測性能を持つCellular Neural Network(CNN)による画像拡大手法をIBP法に導入した再構成型超解像手法を提案する．