JP6361195B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記録媒体に関する。

従来、画像の解像度を向上させるための技術として、画像を拡大する際に、存在しない画素を、元画像の画素値を用いて算出する補間技術が知られている。但し、補間技術は、本来は存在しない画素を、複数の画素の平均値等から算出するため、より強い輝度変化が存在するエッジ部等がなまり、全体的にぼけた画像になる可能性がある。そこで、最近では、画像を拡大する際に、失われてしまう高周波成分を元画像とは異なる他の画像から抽出し、他の画像から抽出した高周波成分を元画像に内挿することで、画像の解像度を向上させる技術がある。かかる技術は、超解像と呼ばれ、超解像の技術のうち学習型超解像が注目されている。

例えば、学習型超解像では、高解像度画像と、該高解像度画像をカメラのＣＣＤ等を通して得られる画像が生成される過程を模擬することで生成した低解像度画像とをペアとする。そして、学習型超解像では、多数の小矩形領域（パッチ）を、ペアとした２枚の画像の同位置から抽出して辞書を構築する。続いて、学習型超解像では、超解像する際に、低解像度画像から抽出した低解像度パッチに対して、構築した辞書の低解像度パッチを全数探索し、類似度のより高いペアを取得する。その後、学習型超解像では、取得されたペアの高解像度パッチを低解像度画像の同位置に内挿することにより高解像度化する。

また、特に、上述したパッチベースの手法よりも高い復元精度が得られることから、基底のスパースコーディング学習型超解像の手法が注目されている。かかる手法では、パッチをそのまま使用するのではなく、複数のパッチから基底と呼ばれる抽象パターンを生成して辞書を構築する。なお、パッチベースの手法と同様に、低解像度基底と高解像度基底とは対応関係にある。そして、超解像時には、低解像度パッチを線形和で近似するために少数個の低解像度基底と、それらにかかる係数とをコーディングアルゴリズムによって決定する。この決定処理は、スパースコーディングと呼ばれる。最後に、探索された低解像度基底に対応する高解像度基底に係数を掛けて、それらの線形和によって高解像度パッチを復元する。

しかしながら、上述した従来技術は、処理負荷が増大するという問題がある。具体的には、従来技術に係る学習型超解像では、パッチ単位で復元処理が行われるため、適した高解像度パッチが復元されない場合にはノイズを内挿してしまう可能性があり、パッチベースの学習型超解像では膨大な数のパッチのペアを蓄積した辞書が必要となる。また、基底を用いた学習型超解像では、パッチを抽象化した基底を構築し、それらを複数個組み合わせて高周波パッチを生成するため、辞書サイズはパッチベースよりも小さくなるものの、それでも膨大な数の基底ペアを蓄積した辞書が必要となる。これらの結果、従来技術は、膨大な数のパッチのペアを蓄積した辞書を、ペアの照合のために探索する処理負荷が増大する。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、処理負荷を削減することが可能である画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、高解像度画像を入力する第１画像入力部と、前記高解像度画像の色形式及び解像度を変換し、特定の周波数成分を抽出して、任意のサイズの矩形領域を表すパッチを抽出する前処理部と、抽出された前記パッチから、基底を蓄積した第１基底辞書を構築する辞書構築部と、構築された前記第１基底辞書から、該第１基底辞書よりも小規模の複数の第２基底辞書を新たに再構築する辞書再構築部とを有し、前記辞書再構築部は、前記探索順序ごとに、各基底の参照回数をカウントし、前記第２基底辞書に参照頻度が多い複数個の基底を蓄積する。

本発明の一つの様態によれば、処理負荷を削減することができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態１に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１に係る前処理部の詳細な構成例を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１に係る後処理部の詳細な構成例を示すブロック図である。 図４は、実施の形態１に係る基底辞書構築部による処理の例を説明する図である。 図５は、実施の形態１に係る基底辞書再構築部による処理の例を説明する図である。 図６は、実施の形態１に係る基底辞書学習部による処理の流れの例を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態１に係る頻度マップの作成処理の流れの例を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態１に係る小規模基底辞書の作成処理の流れの例を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態１に係る超解像部による処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態１に係るコーディング部による処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態２に係る小規模基底辞書の作成処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１２は、画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記録媒体の実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態により本発明が限定されるものではない。

（実施の形態１）
［実施の形態１に係る機能構成］
図１を用いて、実施の形態１に係る画像処理装置の機能構成を説明する。図１は、実施の形態１に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。本実施形態では、カラー画像から明度成分のみを抽出して処理する（１チャネルのみの処理）ことを前提として説明する。多数のチャネルを処理する場合には、以下で説明する処理と同様の処理を各チャネルに対して独立して行なえば良い。

図１に示すように、画像処理装置１００は、基底辞書学習部１０００と、超解像部２０００とを有する。これらのうち、基底辞書学習部１０００は、画像入力部１１００と、前処理部１２００と、基底辞書構築部１３００と、基底辞書再構築部１４００と、基底辞書出力部１５００とを有する。画像入力部１１００は、「第１画像入力部」の一例である。また、超解像部２０００は、画像入力部２１００と、画像出力部２２０と、基底辞書入力部２３００と、前処理部２４００と、コーディング部２５００と、後処理部２６００とを有する。画像入力部２１００は、「第２画像入力部」の一例である。なお、上記各部については、これらの一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されても良いし、ハードウェア回路で実現されても良い。

画像入力部１１００は、処理対象の画像を入力する。より具体的には、画像入力部１１００は、ＨＤＤやＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体から、入力画像を読み込むことにより、処理対象の画像を入力する。また、画像入力部１１００は、基底を構築する際に多数のパッチが利用されるため、複数の画像を入力する。画像入力部１１００によって入力される画像は、カラー画像等の高解像度画像に該当し、ユーザが獲得したい解像度が高い理想の画像を指す。

前処理部１２００は、処理対象の高解像度画像から、対応する低解像度画像を生成する。より具体的には、前処理部１２００は、色形式及び解像度を変換し、特定の周波数成分を抽出して、任意のサイズの小矩形領域を表すパッチを抽出する。図２は、実施の形態１に係る前処理部１２００の詳細な構成例を示すブロック図である。図２に示すように、前処理部１２００は、色形式変換部１２１０と、入力画像生成部１２２０と、低解像度画像生成部１２３０と、中周波画像生成部１２４０と、高周波画像生成部１２５０と、パッチ抽出部１２６０とを有する。なお、前処理部１２００は、後述する前処理部２４００と同様の構成及び機能を有する。

色形式変換部１２１０は、多数のチャネルを有するカラー画像等の高解像度画像が入力された場合に、明度成分（１チャネル）のみを抽出する。色形式変換部１２１０は、明度成分を抽出することにより高解像度画像を生成する。例えば、色形式としては、ＹＩＱ、ＹＵＶ、Ｌ^＊ａ^＊ｂ等が考えられる。色形式変換部１２１０は、各色形式に変換したうえで、それぞれの明度成分（Ｙ成分画像）のみを抽出する。このとき、Ｉ成分画像やＱ成分画像等のほかの２成分に関しては、単純に、バイキュービック補間等の補間技術を用いて拡大し、後段の処理において、Ｙ成分と統合したうえでカラー画像に逆変換することになる。

入力画像生成部１２２０は、色形式変換部１２１０によって生成された高解像度画像から、ユーザが入力する画像と同等の解像度を有する入力画像を生成する。一般に、ディジタル画像は、カメラ等のＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を通して計測された光量の強さで画素値がサンプリングされて生成されている。このとき、ディジタル画像は、実世界の情景に対して、手ぶれ等によるぼけや、サンプリング間隔による情報の欠落、また、ノイズの混入等の過程を経て生成されていると仮定できる。このように生成される過程をモデル化したものを、画像の観測モデルと呼び、ぼけのフィルタ関数や画素の間引き等の解像度変換処理を用いて模擬される。高解像度画像を実世界に例えた場合、ガウシアンフィルタをかけてぼけを模擬し、バイキュービック補間で情報の欠落を模擬することで入力画像を生成する。これらにより、実画像が得られる過程を良好にモデル化することができる。

低解像度画像生成部１２３０は、補間技術を用いて、入力画像生成部１２２０によって生成された入力画像を高解像度画像と同等の解像度となるように拡大し、低解像度画像を生成する。このときの補間技術としては、バイキュービック補間やバイリニア補間等の手法を採用すれば良い。なお、後段の超解像技術は、低解像度画像生成部１２３０によって生成される低解像度画像に不足している高周波成分を補うことを目的としている。

中周波画像生成部１２４０は、低解像度画像生成部１２３０によって生成された低解像度画像から、中周波成分を抽出する。ここで、中周波成分とは、低解像度画像に残っている高周波成分を指す。中周波画像生成部１２４０は、中周波成分を抽出することにより中周波画像を生成する。低解像度画像の状態で使用しても良いが、低解像度画像の中でも比較的周波数が高いエッジ等の中周波成分を抽出する。つまり、後段の照合処理等において、低周波成分に有効な情報が含まれていないために、悪影響を及ぼしてしまう可能性を低減する。

例えば、中周波画像は、ある画素に対して、該画素の垂直方向及び水平方向に存在する周辺画素との一次微分・二次微分を計算することにより生成される。従って、中周波画像における一画素は、元の画素数の４倍の情報を持つことになる。エッジ等を抽出する処理のために微分が行なわれているため、低解像度画像に適用すると、平坦な部分は微分値が小さく、エッジ等の高周波成分は微分値が大きくなる。

高周波画像生成部１２５０は、色形式変換部１２１０によって生成された高解像度画像と、低解像度画像生成部１２３０によって生成された低解像度画像との差分を計算し、高周波成分のみを抽出した高周波画像を生成する。高解像度画像と低解像度画像との差分を計算することで、両方の画像に共通する画素に関しては値が０になり、エッジ周辺等の画素値が異なる画素に関してはその差が算出される。つまり、中周波画像生成部１２４０による中周波成分の抽出と同様の理由で、高解像度画像において、より周波数が高い成分のみを抽出することができる。

パッチ抽出部１２６０は、中周波画像生成部１２４０によって生成された中周波画像と、高周波画像生成部１２５０によって生成された高周波画像とからパッチを抽出する。かかるパッチは、任意のサイズの矩形領域とする。例えば、パッチは、５×５ピクセル程度の小矩形領域を用いても良い。パッチ抽出部１２６０は、中周波画像と高周波画像との同位置からパッチを抽出する。中周波画像のパッチは中周波パッチと呼び、高周波画像のパッチは高周波パッチと呼ぶ。これらにより、それぞれを中周波パッチ、高周波パッチのペアとして、辞書に蓄積していく。なお、微分値から中周波画像を生成しているため、中周波パッチのデータ量は、高周波パッチの４倍となる。

図１の説明に戻り、基底辞書構築部１３００は、前処理部１２００によって生成された中周波パッチと高周波パッチとのペアを用いて、中周波基底と高周波基底との基底辞書を構築する。基底とは、複数のパッチから共通する成分を抽出したものであり、パッチをより画像表現に適した抽象パターンに変換したものと考えられる。基底辞書構築部１３００によって構築される基底辞書は、「第１基底辞書」の一例である。図４は、実施の形態１に係る基底辞書構築部１３００による処理の例を説明する図である。なお、図４では、前処理部１２００によって、中周波パッチと高周波パッチとが対応関係を保持した状態で生成されていることを前提として説明する。

図４の右辺に示す中周波パッチと高周波パッチとの行列は、行数Ｎを高周波パッチの次元とし、列数Ｍを抽出したパッチ数としている。上述したように、中周波パッチの次元数は、高周波パッチの次元数Ｎの４倍である４Ｎとなる。また、Ｋは、基底数を表している。学習型超解像では、中周波パッチをベースに係数行列を決定し、決定した係数行列を高周波パッチに適用することで、対応関係を担保した基底が構築され、使用される。従って、処理のメインとしては、中周波基底の構築となる。基底の構築は、以下のアルゴリズムに従って行なわれる。

４Ｎ次元の中周波基底１３０１に関し、０〜２５５の範囲の値でランダムに決定したうえで、各基底を単位ベクトルに変換することで、中周波基底を初期化する。基底の初期化では、ランダムに生成する方法の他にも適当な中周波パッチを初期値に使用しても良い。超解像する対象が事前に決定している場合には、超解像する対象と同カテゴリの画像から抽出した中周波パッチを初期値に使用しても良い。

次に、初期化した基底と中周波パッチとをもとに、係数行列１３０２を構築する。本実施の形態において、コーディングアルゴリズムは、直交マッチング追跡を用いる。直交マッチング追跡では、ある中周波パッチに対して、初期残差をこのパッチ自身として初期化される。そして、残差と基底との内積が最大となる、すなわち残差を最小にする基底を探索する。続いて、このときの残差を新たな残差として更新する。これらの処理を繰り返し行ない、複数の基底を探索する。直交マッチング追跡は、貪欲法ではあるが、良好な結果が得られるアルゴリズムとして知られている。この処理を中周波パッチごとに行ない、係数行列を決定する。つまり、パッチ数がＭである場合には、Ｍ回の処理を独立して行なう。

次に、決定した係数行列と中周波パッチとをもとに、基底（行列）の更新を行なう。例えば、基底の更新は、Ｋ−ＳＶＤ法により実現する。Ｋ−ＳＶＤ法は、ある基底を更新するときに、まず、直交マッチング追跡でコーディングしたときに、基底を用いていた中周波パッチを収集する。そして、直交マッチング追跡でコーディングしたときの基底を使用しなかったときの残差を、中周波パッチごとに計算する。そして、これらの残差が最小になるような基底を特異値分解によって更新する。この処理を全ての基底に対して行なう。図４では、Ｋ個の基底として表している。

また、上述した係数行列の決定（構築）と、基底（行列）の更新とは、交互に行なわれ、収束するまで繰り返される。初期値をランダムにとった場合、序盤は基底を更新する度に、各中周波パッチが使用する基底が変動する。その後、数十回処理を繰り返していくと、中周波パッチが使用する基底に変動がなくなるため、基底の更新も行なわれなくなる。すなわち、中周波パッチが使用する基底は、一定のものに収束する。

その後、上記により構築された係数行列と、高周波パッチとから、高周波基底１３０３を構築する。学習型超解像で用いる辞書を構築する場合は、中周波と高周波のパッチや基底等の要素は対応関係を保持していることが好ましい。そこで、中周波基底の構築で用いられた係数行列を高周波基底の構築に使用することで、対応関係を保持した高周波基底を構築する。このような処理は、単純な行列計算によって実施することができる。例えば、図４に示した高周波基底が未知の状態で、他の２項が既知であるため、擬似逆行列を計算すれば良い。係数行列を決定することで、ある中周波基底に対して、該中周波基底を構築する際に使用された複数の中周波パッチ（係数が０ではないパッチ）が記憶されている。従って、擬似逆行列の計算の直感的解釈は、これらの中周波パッチに対応する高周波パッチを収集して、共通する成分を抽出することで、対応した高周波基底を構築していることになる。

図１の説明に戻り、基底辞書再構築部１４００は、基底辞書構築部１３００によって構築された基底辞書から、複数の小規模基底辞書を構築する。基底辞書再構築部１４００によって構築される基底辞書は、「第２基底辞書」の一例である。再構築に関する処理としては、スパースコーディング時の基底が探索される順序に着目する。順序ごとの基底の評価は、別に用意された高解像度画像を用いる。別に用意する画像は、一枚又は複数枚で良い。また、種類に関しては、超解像の対象が決定している場合は、その対象と同等のカテゴリに属する画像を評価用として用いても良い。また、種類に関しては、元々パッチという最小単位で処理を行なっているため、画像ごとのパッチの種類に大きな違いはないものと仮定し、カテゴリを限定せずに他種類の画像を用いても良い。

本実施の形態では、これらの評価用画像から、前処理部１２００によって同様に中周波パッチを生成する。すなわち、評価は中周波パッチのみを用いて行なわれるため、高周波画像生成部１２５０において高周波画像を生成しなくても良い。これらの中周波パッチを基底辞書構築部１３００で構築された基底辞書を用いて、スパースコーディングする。すなわち、直交マッチング追跡によって複数個の基底を探索していく。最後に、探索順序ごとに、各基底の参照回数をカウントし、回数がより多い複数個の基底を、新たな小規模基底辞書に蓄積していく。図５は、実施の形態１に係る基底辞書再構築部１４００による処理の例を説明する図である。

図５に示すように、本実施の形態に係る基底辞書の再構築は、基底のコーディング時の探索順序に基づいて行なわれる。従って、基底辞書構築部１３００によって最初に構築された各基底に順位付けを行なうことにより、基底辞書の再構築を行なう。

例えば、Ｎ個の評価用中周波パッチに対して、Ｍ個の基底を直交マッチング追跡によりコーディングする場合を考える。このコーディング結果から、探索順序ごとに、各基底が参照された回数（頻度Ｃ）をカウントした頻度マップ１４１０を作成する。次に、頻度マップ１４１０を探索順序ごとに頻度の多い順にソートし、ソート済み頻度マップ１４２０を構築する。図５では、頻度がより多い基底を、マップの左側から順に並べるものとしている。

次に、頻度のより多い上位Ｍ’件の基底（Ｃ’）を各探索順序で使われる確率がより高い基底と仮定し、小規模基底辞書１４３０に蓄積する。図５に示したＲは、探索する基底数を表し、そのインデックスは順序を表している。Ｒの値は、超解像を実施する際に、いくつの基底を用いて線形近似を行なうかにより、任意の値を設定することができる。直交マッチング追跡では、図４で説明したように、残差を最小化する基底から順に探索していくため、Ｒの値を増やす度に残差をより小さくできるため近似精度が向上する。これにより、後段で説明するように、精度がより高い復元を実現することができる。なお、本実施の形態では、高周波基底に関しては特に操作は行なわれない。また、図５に示した係数（α、β、θ）も特に使用されない。

図１の説明に戻り、基底辞書出力部１５００は、基底辞書再構築部１４００によって構築された複数の小規模基底辞書を出力する。例えば、基底辞書出力部１５００は、出力方法として、テキストファイルに辞書データを書き出し、ＨＤＤやＣＤ、ＤＶＤ等の記憶メディアに格納する。

画像入力部２１００は、超解像の対象となる入力画像を入力する。例えば、画像入力部２１００は、ＨＤＤやＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体から入力画像を読み出すことにより、入力画像を入力する。また、色形式については、基底辞書学習部１０００と統一する。従って、基底辞書が明度成分（１チャネル）を対象に構築されている場合には、超解像の対象となる入力画像も同様に、１チャネルの明度成分を抽出した画像であるか、又は、入力された後に１チャネルの明度成分を抽出した画像を用いる。また、基底辞書入力部２３００は、基底辞書学習部１０００によって構築された基底辞書を入力する。

前処理部２４００は、超解像の対象となる入力画像を基底辞書学習部１０００で用いた色形式に変換したうえで、低解像度画像を生成し、中周波画像に変換する。この中周波画像から、基底辞書学習部１０００で抽出されたものと同サイズの中周波パッチを抽出する。前処理部２４００は、前処理部１２００と同様の機能を有している。但し、前処理部２４００では、入力画像が高周波成分を失った画像であるため、高周波画像の生成は行なわれず、中周波画像のみの生成となる。

コーディング部２５００は、中周波パッチごとに、直交マッチングによる基底の探索と、それらにかかる係数の決定とを行なう。そして、コーディング部２５００は、探索した中周波基底に対応する高周波基底に、決定した係数を掛けて、線形和で高周波パッチを復元する。なお、超解像処理の詳細については後述する。

後処理部２６００は、コーディング部２５００によって復元された高周波パッチを貼り合わせて一枚の復元高周波画像を生成し、生成した復元高周波画像をもとに、高解像度画像を復元する。図３は、実施の形態１に係る後処理部２６００の詳細な構成例を示すブロック図である。図３に示すように、後処理部２６００は、色形式逆変換部２６１０と、復元高周波画像生成部２６２０と、高解像度画像生成部２６３０とを有する。

復元高周波画像生成部２６２０は、コーディング部２５００によって復元された高周波パッチを貼り合わせて一枚の復元高周波画像を生成する。例えば、中周波パッチは、数ピクセルオーバーラップした状態で中周波画像から抽出される。従って、中周波パッチを抽出した画像内の同座標（同位置）に、復元した高周波パッチを配置していった場合、複数の値が重なる領域が存在する。複数の値が重なる領域の最終的な画素値は、重なった領域における値の総和を平均しても良いし、重なった領域における値に何かしらの重み付けを行なったうえで最終的な値を算出しても良い。オーバーラップさせる利点としては、復元した高周波パッチにノイズが含まれていた場合に、複数の値の平均値を用いることで、該ノイズの影響を緩和することができる。

高解像度画像生成部２６３０は、前処理部２４００によって生成された低解像度画像に、復元高周波画像生成部２６２０によって生成された復元高周波画像を内挿することにより、復元高解像度画像を生成する。高解像度画像生成部２６３０の処理により、失われた高周波成分（例えば、テクスチャ等の細部情報）を復元することができるし、ぼけたエッジ部分をよりシャープに修正することができる。

色形式逆変換部２６１０は、高解像度画像生成部２６３０によって生成された高解像度画像（復元高解像度画像）の色形式を元に戻す。ここで、カラー画像からＹ成分のみを抽出して処理が行なわれている場合には、３チャネルを統合したうえで、３チャネルのカラー画像に逆変換する。例えば、ＲＧＢ画像をＹＩＱ画像に変換して処理が行なわれている場合には、超解像処理を明度成分（Ｙ成分）のみに対して行ない、Ｉ成分、Ｑ成分に関してはバイキュービック補間等により拡大する。そして、最後に復元された高解像度画像（Ｙ成分のみ）と、拡大されたＩ成分画像及びＱ成分画像とを統合し、逆変換することにより最終的な高解像度画像（ＲＧＢ）を生成すれば良い。

図１の説明に戻り、画像出力部２２００は、後処理部２６００によって生成された高解像度画像（復元高解像度画像）を出力する。例えば、画像出力部２２００は、出力先として、ＨＤＤやＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体、又は、ディスプレイ等に直接出力する。

［実施の形態１に係る基底辞書学習部による処理］
次に、図６を用いて、実施の形態１に係る基底辞書学習部１０００による処理の流れを説明する。図６は、実施の形態１に係る基底辞書学習部１０００による処理の流れの例を示すフローチャートである。

図６に示すように、画像入力部１１００は、処理対象となる複数の画像を、格納された記憶媒体等から読み出して入力する（ステップＳ１０１）。前処理部１２００は、画像入力部１１００によって入力された画像を前処理する（ステップＳ１０２）。基底辞書構築部１３００は、前処理部１２００による前処理によって抽出された中周波パッチと高周波パッチとから、基底辞書を構築する（ステップＳ１０３）。基底辞書再構築部１４００は、基底辞書構築部１３００によって構築された基底辞書から、該基底辞書よりも小規模である複数の小規模基底辞書を構築する（ステップＳ１０４）。基底辞書出力部１５００は、基底辞書再構築部１４００によって構築された小規模基底辞書を出力する（ステップＳ１０５）。

［実施の形態１に係る頻度マップの作成処理］
次に、図７を用いて、実施の形態１に係る頻度マップ１４１０の作成処理の流れを説明する。図７は、実施の形態１に係る頻度マップ１４１０の作成処理の流れの例を示すフローチャートである。なお、図７では、使用する探索順序数をＲとし、そのインデックスをｒとする。また、使用する評価用中周波パッチ数をＮとし、そのインデックスをｎとする。また、元の基底辞書（基底辞書構築部１３００によって構築された基底辞書）に含まれる基底数をＭとし、そのインデックスをｍとする。

図７に示すように、基底辞書再構築部１４００は、探索順序ｒ番目の基底ｍに対する参照回数を０に初期化する（ステップＳ２０１）。また、基底辞書再構築部１４００は、ｎを１に初期化する（ステップＳ２０２）。そして、基底辞書再構築部１４００は、全評価用中周波パッチの中から、ｎ番目のパッチを探索する（ステップＳ２０３）。続いて、基底辞書再構築部１４００は、ｒを１に初期化する（ステップＳ２０４）。

その後、基底辞書再構築部１４００は、直交マッチング追跡により、既に探索された基底を重複して探索せずに、適した基底ｍを探索する（ステップＳ２０５）。そして、基底辞書再構築部１４００は、探索順序ｒ番目で基底ｍが参照されたことにより、順序と基底とのインデックスを対応付けて、参照回数をインクリメントする（ステップＳ２０６）。

ここで、基底辞書再構築部１４００は、設定した順序に相当する数の基底を探索した場合、すなわち「ｒ＝Ｒ」である場合に（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０９における処理を実行する。一方、基底辞書再構築部１４００は、設定した順序に相当する数の基底を探索していない場合、すなわち「ｒ≠Ｒ」である場合に（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、ｒにｒ＋１を代入し（ステップＳ２０８）、ｒ＋１個目の基底を探索するためのステップＳ２０５における処理を実行する。

また、基底辞書再構築部１４００は、全ての中周波パッチを処理した場合、すなわち「ｎ＝Ｎ」である場合に（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、処理を終了する。一方、基底辞書再構築部１４００は、全ての中周波パッチを処理していない場合、すなわち「ｎ≠Ｎ」である場合に（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、ｎにｎ＋１を代入し（ステップＳ２１０）、ｎ＋１個目の中周波パッチのコーディングを行なうためのステップＳ２０３における処理を実行する。

［実施の形態１に係る小規模基底辞書の作成処理］
次に、図８を用いて、実施の形態１に係る小規模基底辞書１４３０の作成処理の流れを説明する。図８は、実施の形態１に係る小規模基底辞書１４３０の作成処理の流れの例を示すフローチャートである。なお、図８では、新たな小規模基底辞書（基底辞書再構築部１４００によって構築される基底辞書）のサイズをＢとし、そのインデックスをｂとする。

図８に示すように、基底辞書再構築部１４００は、探索順序（Ｃ’_ｒ）ごとに、基底（Ｃ’_ｒｍ）を頻度のより多い順にソートする（ステップＳ３０１）。また、基底辞書再構築部１４００は、ｒを１に初期化する（ステップＳ３０２）。そして、基底辞書再構築部１４００は、頻度マップ（Ｃ’）について、探索順序ｒ番目のデータを参照する（ステップＳ３０３）。続いて、基底辞書再構築部１４００は、ｂを１に初期化する（ステップＳ３０４）。

その後、基底辞書再構築部１４００は、探索順序ｒ番目の辞書に、ｂ番目の中周波基底（Ｃ’_ｒｂ）を選択する（ステップＳ３０５）。そして、基底辞書再構築部１４００は、辞書ｒに中周波基底（Ｃ’_ｒｂ）と対応する高周波基底を蓄積する（ステップＳ３０６）。ここでは、同様の基底が重複して複数の辞書に蓄積されることを許容する。また、基底辞書構築部１３００によって構築された基底辞書の各中周波基底は、高周波基底と対応付けて蓄積されているため、ステップＳ３０６における処理では、高周波基底も合わせて蓄積する。

ここで、基底辞書再構築部１４００は、設定した個数分の基底ペアを蓄積した場合、すなわち「ｂ＝Ｂ」である場合に（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０９における処理を実行する。一方、基底辞書再構築部１４００は、設定した個数分の基底ペアを蓄積していない場合、すなわち「ｂ≠Ｂ」である場合に（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ３０８）、ｂ＋１個目の基底ペアを探索するためのステップＳ３０５における処理を実行する。

また、基底辞書再構築部１４００は、探索順序分の小規模基底辞書の構築が完了した場合、すなわち「ｒ＝Ｒ」である場合に（ステップＳ３０９：Ｙｅｓ）、処理を終了する。一方、基底辞書再構築部１４００は、探索順序分の小規模基底辞書の構築が完了していない場合、すなわち「ｒ≠Ｒ」である場合に（ステップＳ３０９：Ｎｏ）、ｒにｒ＋１を代入し（ステップＳ３１０）、ｒ＋１個目の辞書を構築するためのステップＳ３０３における処理を実行する。

なお、ステップＳ３０５における処理では、同様の基底が複数の小規模基底辞書に蓄積される場合を例に挙げたが、他の方法として、１つの基底を１つの辞書にのみ蓄積しても良い。かかる場合には、Ｒの数を大きくすると、個々の辞書に含まれる基底数が少なくなる。

［実施の形態１に係る超解像部による処理］
次に、図９を用いて、実施の形態１に係る超解像部２０００による処理の流れを説明する。図９は、実施の形態１に係る超解像部２０００による処理の流れの例を示すフローチャートである。

図９に示すように、画像入力部２１００は、超解像する対象となる入力画像を、格納された記憶媒体等から読み出して入力する（ステップＳ４０１）。前処理部２４００は、画像入力部２１００によって入力された画像を前処理する（ステップＳ４０２）。コーディング部２５００は、超解像処理を行なう（ステップＳ４０３）。後処理部２６００は、コーディング部２５００によって復元された高周波パッチを貼り合わせて一枚の復元高周波画像を生成し、生成した復元高周波画像をもとに、高解像度画像を復元する（ステップＳ４０４）。画像出力部２２００は、後処理部２６００によって生成された高解像度画像を出力する（ステップＳ４０５）。

［実施の形態１に係るコーディング部による処理］
次に、図１０を用いて、実施の形態１に係るコーディング部２５００による処理の流れを説明する。図１０は、実施の形態１に係るコーディング部２５００による処理の流れの例を示すフローチャートである。なお、図１０では、前処理部２４００によって抽出された中周波パッチの総数をＮとし、そのインデックスをｎとする。また、スパースコーディング時に使用する基底数をＲとし、そのインデックスをｒとする。

図１０に示すように、コーディング部２５００は、ｎを１に初期化する（ステップＳ５０１）。そして、コーディング部２５００は、ｎ番目の中周波パッチを探索する（ステップＳ５０２）。続いて、コーディング部２５００は、基底辞書再構築部１４００によって構築された複数の小規模基底辞書から、探索順序がｒ番目の辞書を探索する（ステップＳ５０３）。その後、コーディング部２５００は、ｒ番目の辞書内の基底を対象に、直交マッチング追跡を実施し、１つの中周波基底と、かかる係数とを決定する（ステップＳ５０４）。

そして、コーディング部２５００は、線形近似に必要な個数の中周波基底を決定した場合、すなわち「ｒ＝Ｒ」である場合に（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、決定した中周波基底に対応する高周波基底に対して、求めた係数を掛けて、線形和を計算する（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０７における処理により、複数の高周波基底から１つの高周波パッチを生成することになる。一方、コーディング部２５００は、線形近似に必要な個数の中周波基底を決定していない場合、すなわち「ｒ≠Ｒ」である場合に（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、ｒにｒ＋１を代入し（ステップＳ５０６）、ｒ＋１個目の中周波基底の探索を行なうためのステップＳ５０３における処理を実行する。

また、コーディング部２５００は、全ての中周波パッチの処理が完了した場合、すなわち「ｎ＝Ｎ」である場合に（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、処理を終了する。一方、コーディング部２５００は、全ての中周波パッチの処理が完了していない場合、すなわち「ｎ≠Ｎ」である場合に（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、ｎにｎ＋１を代入し（ステップＳ５０９）、ｎ＋１個目の中周波パッチの復元処理を行うためのステップＳ５０２における処理を実行する。

上記処理フローでは、中周波パッチごとに基底とその係数とを決定する処理をまとめて行ない、復元高周波画像の生成はその後の後処理部２６００で行なう場合を例に挙げた。他の方法として、コーディング部２５００に復元高周波画像を生成する処理を組み込むことが考えられる。かかる場合には、ステップＳ５０７で高周波パッチを復元した後、一枚の高周波画像に貼り合わせていく。処理結果は何れの場合も同様である。

また、辞書の探索方法として、順序に適した辞書を切り替えて使用する方法と、一定順序になるまでは同一の小規模基底辞書を用いる方法とが考えられる。後者の方法の場合には、例えば、順序が１〜５番目までは１番目の基底辞書を使用し、６〜１０番目までは６番目の基底辞書を使用する。これは、ｒ番目とｒ＋１番目との基底辞書に同一の基底（例えば、１つの基底が複数の辞書に重複して蓄積されている場合を想定）、又は類似した基底が多く含まれる場合に、一定間隔で使用する辞書を切り替えた方が、基底のバリエーションを担保でき、線形和による高周波パッチの表現力をより向上させる効果が期待できるためである。

［実施の形態１による効果］
画像処理装置１００は、スパースコーディングに使用する基底辞書を、複数の小規模基底辞書に構築し直すことで、超解像処理時に要する低解像度パッチと基底辞書との照合回数を削減し、画像処理全体にかかる処理負荷を削減するとともに、処理時間を短縮することができる。

（実施の形態２）
さて、これまで本発明に係る画像処理装置１００の実施の形態について説明したが、上述した実施の形態以外にも種々の異なる形態にて実施されて良いものである。そこで、（１）小規模基底辞書の構築、（２）構成、（３）プログラム、について異なる実施の形態を説明する。

（１）小規模基底辞書の構築
小規模基底辞書の構築については、再構築前の元の基底辞書を複数個事前に構築しておき、上記実施の形態１と同様の処理方法により、小規模基底辞書を構築しても良い。このとき、類似した基底の蓄積を回避することで、多種類の形状の基底ペアを小規模基底辞書に蓄積することができる。

図１１を用いて、実施の形態２に係る小規模基底辞書の作成処理の流れを説明する。図１１は、実施の形態２に係る小規模基底辞書の作成処理の流れの例を示すフローチャートである。図１１では、複数の学習画像から複数の基底辞書が構築されていること、また、それらから複数の頻度マップ１４１０が構築されていること、を前提に説明する。なお、頻度マップ１４１０の作成時に使用される評価用中周波画像は、実施の形態１と同様のものを使用しても良いし、任意のものを別に用意して使用しても良い。また、新たな小規模基底辞書サイズをＢとし、そのインデックスをｂとし、蓄積した数をｂ’とする。これら以外のパラメタについては、図８と同様である。

図１１に示すように、基底辞書再構築部１４００は、探索順序（Ｃ’_ｒ）をもとに、複数の頻度マップを統合する（ステップＳ６０１）。これにより、頻度マップＣ’の列数は、全頻度マップにおける基底数となる。そして、基底辞書再構築部１４００は、探索順序（Ｃ’_ｒ）ごとに、基底（Ｃ’_ｒｍ）を頻度のより多い順にソートする（ステップＳ６０２）。また、基底辞書再構築部１４００は、ｒを１に初期化する（ステップＳ６０３）。続いて、基底辞書再構築部１４００は、頻度マップ（Ｃ’）について、探索順序ｒ番目のデータを参照する（ステップＳ６０４）。その後、基底辞書再構築部１４００は、ｂを１に初期化する（ステップＳ６０５）。

そして、基底辞書再構築部１４００は、探索順序ｒ番目の辞書に、ｂ番目の中周波基底（Ｃ’_ｒｂ）を選択する（ステップＳ６０６）。続いて、基底辞書再構築部１４００は、小規模基底辞書（Ｃ’_ｒ）に、ステップＳ６０６において探索された規定と類似したものが含まれているか否かを評価することにより、類似した基底が存在するか否かを判定する（ステップＳ６０７）。ここで、類似度の尺度としては、多次元ベクトルの類似度や、距離を計算するものであれば、任意の尺度を適用することができる。例えば、距離計算の尺度であるユークリッド距離や、類似度計算の尺度であるコサイン類似度等が挙げられる。ステップＳ６０７において、ベクトル間の距離が所定距離以上である場合には、類似した基底が存在しない（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）ものとする。同様に、ステップＳ６０７において、類似度が所定類似度未満である場合には、類似した基底が存在しない（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）ものとする。

基底辞書再構築部１４００は、類似した基底が存在しない場合に（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）、辞書ｒに中周波基底（Ｃ’_ｒｂ）と対応する高周波基底を蓄積する（ステップＳ６０９）。一方、基底辞書再構築部１４００は、類似した基底が存在する場合に（ステップＳ６０７：Ｎｏ）、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ６０８）、ｂ＋１個目の基底の評価を行なうためのステップＳ６０６における処理を実行する。

その後、基底辞書再構築部１４００は、新たな基底として、中周波基底（Ｃ’_ｒｂ）と対応する高周波基底を蓄積したため、蓄積した基底数ｂ’をインクリメントする（ステップＳ６１０）。そして、基底辞書再構築部１４００は、設定した個数分の基底ペアを、小規模基底辞書に蓄積した場合、すなわち「ｂ’＝Ｂ」である場合に（ステップＳ６１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ６１２における処理を実行する。一方、基底辞書再構築部１４００は、設定した個数分の基底ペアを、小規模基底辞書に蓄積していない場合、すなわち「Ｂ’≠Ｂ」である場合に（ステップＳ６１１：Ｎｏ）、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ６０８）、ｂ＋１個目の基底の評価を行なうためのステップＳ６０６における処理を実行する。

また、基底辞書再構築部１４００は、探索順序分の小規模基底辞書の構築が完了した場合、すなわち「ｒ＝Ｒ」である場合に（ステップＳ６１２：Ｙｅｓ）、処理を終了する。一方、基底辞書再構築部１４００は、探索順序分の小規模基底辞書の構築が完了していない場合、すなわち「ｒ≠Ｒ」である場合に（ステップＳ６１２：Ｎｏ）、ｒにｒ＋１を代入し（ステップＳ６１３）、ｒ＋１個目の辞書を構築するためのステップＳ６０４における処理を実行する。

実施の形態２では、実施の形態１と同数（変数Ｂ）の基底を蓄積したとき、実施の形態１と同サイズの小規模基底辞書となり、且つ、多種類の形状の基底を担保することができるため、線形和で表現できるパッチのバリエーションも増加し、復元精度を向上させることができる。これは、直交マッチング追跡で探索された中周波パッチを線形和で近似したときの残差が、実施の形態１における近似精度に比べて小さくなり、これにより、高周波パッチを線形和で復元したときに、より正確な高周波成分が復元されるためである。なお、ステップＳ６０７における処理は、省略することも可能である。かかる場合には、類似した基底ペアが複数含まれる可能性がある。

また、Ｂの値を大きくし、小規模基底辞書のサイズを大きくする方法が考えられる。例えば、Ｂの値を元の基底辞書のサイズにした場合、元の基底辞書と同サイズの辞書がＲ個構築される。かかる場合には、照合にかかる計算コストは元の辞書を使用したときと同様になるが、元の辞書サイズ×Ｒ個の基底を担保できるため、より表現力を増加させることができる。

（２）構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した装置の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に、分散又は統合することができる。

図１２を用いて、画像処理装置１００のハードウェア構成を説明する。図１２は、画像処理装置１００のハードウェア構成例を示す図である。図１２に示すように、画像処理装置１００は、バス１０１に接続された、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０４とを有する。ＣＰＵ１０２は、画像処理装置１００の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ１０２は、ＲＡＭ１０３をワークエリア（作業領域）として、ＲＯＭ１０４等に格納されたプログラムを実行することで、画像処理装置１００全体の動作を制御する。

（３）プログラム
また、画像処理装置１００で実行される画像処理プログラムは、一つの様態として、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、画像処理装置１００で実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしても良い。また、画像処理装置１００で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。また、画像処理装置１００で実行される画像処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

画像処理装置１００で実行される画像処理プログラムは、上述した各部（画像入力部１１００、前処理部１２００、基底辞書構築部１３００、基底辞書再構築部１４００）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が記憶媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、画像入力部１１００、前処理部１２００、基底辞書構築部１３００、基底辞書再構築部１４００が主記憶装置上に生成されるようになっている。

１００ 画像処理装置
１０００ 基底辞書学習部
１１００ 画像入力部
１２００ 前処理部
１２１０ 色形式変換部
１２２０ 入力画像生成部
１２３０ 低解像度画像生成部
１２４０ 中周波画像生成部
１２５０ 高周波画像生成部
１２６０ パッチ抽出部
１３００ 基底辞書構築部
１４００ 基底辞書再構築部
１５００ 基底辞書出力部
２０００ 超解像部
２１００ 画像入力部
２２００ 画像出力部
２３００ 基底辞書入力部
２４００ 前処理部
２５００ コーディング部
２６００ 後処理部
２６１０ 色形式逆変換部
２６２０ 復元高周波画像生成部
２６３０ 高解像度画像生成部

特開２０１１−１８８４７８号公報

Claims (10)

1. 高解像度画像を入力する第１画像入力部と、
   前記高解像度画像の色形式及び解像度を変換し、特定の周波数成分を抽出して、任意のサイズの矩形領域を表すパッチを抽出する前処理部と、
   抽出された前記パッチから、基底を蓄積した第１基底辞書を構築する辞書構築部と、
   構築された前記第１基底辞書から、該第１基底辞書よりも小規模の複数の第２基底辞書を、前記第１基底辞書をスパースコーディングする際の探索順序ごとに新たに再構築する辞書再構築部と
   を有し、
   前記辞書再構築部は、前記探索順序ごとに、各基底の参照回数をカウントし、前記第２基底辞書に参照頻度が多い複数個の基底を蓄積する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記辞書再構築部は、
   前記高解像度画像から抽出される中周波画像のパッチを、前記第１基底辞書に含まれる中周波基底を用いてスパースコーディングし、
   前記スパースコーディング時に前記第１基底辞書から前記中周波基底が選択される順序を表す探索順序ごとに、前記第１基底辞書に含まれる全ての前記中周波基底が参照された回数をカウントし、
   前記探索順序ごとに参照回数がより多い順に、複数個の前記中周波基底と、該中周波基底それぞれに対応する高周波基底とのペアを前記第１基底辞書から抽出し、前記第２基底辞書を新たに再構築する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記前処理部は、
   前記高解像度画像の色形式を変換し、明度成分を抽出した明度成分画像を生成し、
   前記明度成分画像を、実際に出現するノイズが考慮された関数を用いてぼかし、ダウンサンプリング関数により低解像度化させ、入力画像を生成し、
   前記入力画像を補間により拡大し、前記高解像度画像と同一の解像度を有する低解像度画像を生成し、
   前記高解像度画像から、高周波成分を抽出した画像を表す高周波画像を生成し、
   前記低解像度画像から、高周波成分を抽出した画像を表す中周波画像を生成し、
   前記高周波画像と、前記中周波画像との同位置から、ペアとなる前記パッチを複数個抽出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 処理対象となる復元対象画像を入力する第２画像入力部をさらに有し、
   前記前処理部は、前記復元対象画像に前処理を適用し、
   前記辞書再構築部によって再構築された前記第２基底辞書を入力する基底辞書入力部と、
   前記前処理部によって前記復元対象画像から抽出された前記中周波画像のパッチをスパースコーディングする際に、探索順序に応じて前記第２基底辞書を切り替えて使用するコーディング部と、
   前記復元対象画像を復元する後処理部と、をさらに有する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
5. 前記コーディング部は、
   前記復元対象画像から抽出された前記中周波画像のパッチをスパースコーディングする際に、前記探索順序に応じて前記第２基底辞書を切り替えて使用する、又は、前記探索順序が特定の範囲内に存在する場合に、同一の前記第２基底辞書を一定間隔で切り替えて使用する、ことにより中周波基底を探索する
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記辞書構築部は、
   任意の複数の画像を用いて前記第１基底辞書を構築し、
   前記辞書再構築部は、
   前記第１基底辞書ごとに、任意の前記中周波画像のパッチを複数個スパースコーディングし、
   前記第１基底辞書ごとに、前記スパースコーディングする際の探索順序において、前記中周波基底が参照された回数をカウントし、
   前記探索順序ごとに、全ての前記第１基底辞書に含まれる全ての前記中周波基底のうち、参照頻度のより多い順に、複数の前記中周波基底と、該中周波基底それぞれに対応する高周波基底とのペアを前記第１基底辞書から抽出し、前記第２基底辞書を新たに再構築する
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記辞書再構築部は、
   既に再構築された前記中周波基底と、新たに再構築する前記中周波基底との距離が所定距離以上である場合、又は、類似度が所定類似度未満である場合に、前記中周波基底に対応する前記高周波基底を前記第１基底辞書から抽出し、前記第２基底辞書を新たに再構築する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 高解像度画像を入力するステップと、
   前記高解像度画像の色形式及び解像度を変換し、特定の周波数成分を抽出して、任意のサイズの矩形領域を表すパッチを抽出するステップと、
   抽出された前記パッチから、基底を蓄積した第１基底辞書を構築するステップと、
   構築された前記第１基底辞書から、該第１基底辞書よりも小規模の複数の第２基底辞書を、前記第１基底辞書をスパースコーディングする際の探索順序ごとに新たに再構築するステップと
   を含み、
   前記再構築するステップは、前記探索順序ごとに、各基底の参照回数をカウントし、前記第２基底辞書に参照頻度が多い複数個の基底を蓄積する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
9. 高解像度画像を入力するステップと、
   前記高解像度画像の色形式及び解像度を変換し、特定の周波数成分を抽出して、任意のサイズの矩形領域を表すパッチを抽出するステップと、
   抽出された前記パッチから、基底を蓄積した第１基底辞書を構築するステップと、
   構築された前記第１基底辞書から、該第１基底辞書よりも小規模の複数の第２基底辞書を、前記第１基底辞書をスパースコーディングする際の探索順序ごとに新たに再構築するステップと
   をコンピュータに実行させ、
   前記再構築するステップは、前記探索順序ごとに、各基底の参照回数をカウントし、前記第２基底辞書に参照頻度が多い複数個の基底を蓄積する、
   画像処理プログラム。
10. 請求項９に記載の画像処理プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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