【課題】空間解像度が低い画像を、効率的、かつ、高精度で空間解像度の高い画像に変換する。
【解決手段】画素データをＲ，Ｇ，Ｂの色空間上のベクトルで表し、高解像度のＲ成分を予測するのに、低解像度のＲ成分だけでなくＲ，Ｇ，Ｂの成分を利用する。 （もっと読む）

【課題】空間解像度が低い画像を、効率的、かつ、高精度で空間解像度の高い画像に変換する。
【解決手段】画素データをＲ，Ｇ，Ｂの色空間上のベクトルで表し、高解像度のＲ成分を予測するのに、低解像度のＲ成分だけでなくＲ，Ｇ，Ｂの成分を利用する。例えば、高解像度の画像の画素データを構成するＲ成分を、低解像度の画像の画素データを構成するＲ，Ｇ，Ｂの成分のうちの、少なくともＲ成分と、Ｇ成分またはＢ成分のいずれか一方の成分と、予め学習によって得られた予測係数とを用いて予測する。また、その予測には、高解像度の画像の画素データの近傍に位置する、低解像度の画像の複数の画素データそれぞれを構成するＲ，Ｇ，Ｂの成分が用いられる。 （もっと読む）