抄録
I-026
Curvelet 変換を用いた学習型超解像手法に関する研究
◎鈴木雄太・後藤富朗・平野　智・鈴木彰太郎（名工大）
　Wavelet 変換は、周波数解析手法の一つで、周波数領域の変換で時間情報を失ってしまう Fourier 変換とは違い、時間とスケールのパラメータを含んでいる。時間パラメータを固定し、スケールを変動させることにより、その時間における信号の特徴を知ることができる。 先行研究において Wavelet 変換および事例学習法による超解像手法を提案した。しかし、Wavelet 変換による画像処理は画像の水平および垂直方向成分しか考慮されていないため、本研究では、信号の方向性を考慮した解析手法である Curvelet 変換および事例学習法を組み合わせた新たな手法を提案し、その特性について検討する。