Super Resolution of Color Images and Estimation of Range Images Based on the Learning by Eigenspace Method

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  • 固有空間法による学習に基づく超解像度化と距離画像推定
  • コユウ クウカンホウ ニ ヨル ガクシュウ ニ モトズク チョウカイゾウドカ ト キョリ ガゾウ スイテイ

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本論文では固有空間を用いて画像の持つ自己相関性を学習することでカラー画像の超解像度化を行う手法，また，カラー画像と距離画像との相関性を学習することでカラー画像から距離画像を推定する手法を提案する．レンガや石敷など，環境モデリングにおいてポリゴンの表面属性として扱われる物体は，色情報が形状情報や他の場所の色情報と相関を持つと仮定できる場合が多い．提案手法ではこのような相関関係を学習することで，一般的な補間技術とは異なり対象に特有の情報を復元でき また，カラー画像からバンプ値を推定できることが確認された．

In this paper, we propose a method of super-resolution for color images using the eigenspace which represents autocorrelation in color images. This method also makes it possible to estimate range images from 2D color images using learned relationships between color and range images in nature scene. 3-D modeling of the scene is indispensable to build VR environment where repetitive surface such as brickwork or stone paving is often represented by too simple texture. Therefore, bump information much improves the reality of the surface. Fortunately, such surface has strong correlation between color and bump information, and we can estimate the bump values from color images using such relationships. We confirmed that our method enables superior super-resolution and shape restoration through experiments.

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