Loggia Logic: 2012/12

2012/12/31

NeuronDoubler紹介映像を作成

動画制作の練習がてらNeuronDoublerの紹介動画を作成してみました。
内容はこれまでの開発結果のまとめとニューラルネットワークの学習過程での出力変化の映像等。
3分程度の尺に綺麗に押し込むのは難しいです。

動画はニコニコ動画にアップロード。いつの間にか一般会員でも1280x720まで投稿できるようになっています。
投稿動画は解像度が必要かつほぼスライドショー形式なので720pで作成しビットレート削減の為10fpsにしてみました。

余談ですが、現行仕様でのDbD表示に拘るよりも今後のプレイヤーのサイズ仕様変更を考えてビットレートと容量の許す範囲で大きめの解像度で作成しておくのが良さそうです。
しかしビットレート制限が厳しいので普通の動画だと960x540や640x360あたりが限界かと思います。

2012/12/26

NeuronDoubler v3.10の超解像サンプル画像とLanczos-3、Bicubic、100ｘ100倍超解像ソフトとの画質評価

この記事は古いので、
MSE・PSNRによる画像拡大アルゴリズム10種・ソフト8種、計14パターンの画質評価結果
も合わせて見て下さい。

NeuronDoublerがv3.10になって画質が向上したので前回のPSNRによる画質テストに続き、拡大結果の比較用に計4種類のソフトウェア及びアルゴリズムでの超解像サンプル（縦横4倍の画素数16倍拡大）を作成しました。

本記事のテスト画像は、引用元（http://loggialogic.blogspot.com/）の記載があれば転載可能です。画像は全て私(Wirewriggle)が作成又は撮影した物を使用しています。

テスト結果

まずはNeuronDoublerとLanczos-3の比較用に抜粋した結果です。ロスレスのPNG-24形式です。
＊画像をクリックすると大きく表示されます。

超解像処理テスト抜粋結果1

超解像処理テスト抜粋結果2

超解像処理テスト抜粋結果3

全ての結果を纏めた画像を掲載します。品質80のJPEG形式で不可逆圧縮されています。

2012/12/20

PSNRによる画像拡大アルゴリズム7種の画質評価結果

この記事は古いので、
MSE・PSNRによる画像拡大アルゴリズム10種・ソフト8種、計14パターンの画質評価結果
を見て下さい。

各種画像拡大アルゴリズムとソフトウェアの紹介

評価に使用した超解像・画像拡大アルゴリズムの紹介です。Photoshop以外は無料で入手して使用できる物です。

「人工知能超解像プログラム NeuronDoubler」

当方の開発した超解像を行うフリーソフトウェアです。ニューラルネットワークを応用した独自アルゴリズム（連想記憶型人工知能による一種のデータベース型超解像）で動作します。
使用ソフト/設定：NeuronDoubler v3.10 / デフォルト設定

「100ｘ100倍超解像ソフト」

神戸大学の研究室が公開している超解像ソフト。データベース型超解像と思われます。
使用ソフト/設定：100ｘ100倍超解像ソフト Windows用 Version 2012.06.04 / デフォルト設定

「Lanczos-3（ランチョス3）」

高品質で有名な画像の拡大/縮小アルゴリズムです。実装しているソフトウェアは少なめです。
使用ソフト/設定：藤 -Resizer-　v2.63.0 / Lanczos-3

「Bicubic（バイキュービック）」

下記のバイリニアと合わせ、一般的に普及している拡大アルゴリズム。
使用ソフト/設定：Photoshop CS5 / バイキュービック法 - 滑らか（拡大に最適）

「Bilinear（バイリニア）」
単純な線形補間による拡大アルゴリズム。
使用ソフト/設定：Photoshop CS5 / バイリニア

「Nearest neighbor（ニアレストネイバー）」

最も単純な拡大アルゴリズム。整数倍の拡大では元画像がそのまま引き延ばされます。
使用ソフト/設定：Photoshop CS5 / ニアレストネイバー

「SmillaEnlarger」

有名なオープンソースの画像拡大ソフト。アルゴリズムは独自のようです。
使用ソフト/設定：SmillaEnlarger version 0.9.0 / デフォルト設定

人工知能超解像プログラム NeuronDoubler v3.10公開

ｖ3.11を公開したのでそちらをご利用下さい。

人工知能超解像プログラム NeuronDoublerのv3.10を公開しました。
画質の向上がメインです。

NeuronDoubler v3.10

主な変更点（v3.05->3.10）

・超解像処理の画質を向上
・若干の処理速度向上
・ニューラルネットワークのデータサイズを数十MB削減
・使用メモリ量を数十MB削減
・PSNRだけ稼ぐ機能を廃止
・その他内部的な細かい最適化と改良

画質の向上について

学習エンジンの改良によるニューラルネットワークモデルの性能向上と固定ロジックの調整により画質が改善しました。